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2019

UNIVERSIDADE DE LISBOA

FACULDADE DE CIÊNCIAS

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA GEOGRÁFICA, GEOFÍSICA E ENERGIA

Agregação de geração de energia elétrica de origem hídrica e

eólica num sistema autossuficiente

Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

Mestrado Integrado em Engenharia de Energia e do Ambiente

Dissertação orientada por:

Prof. Dr. Maria Manuela Portela Correia dos Santos Ramos da Silva

Prof. Dr. Ana Isabel Lopes Estanqueiro

Agradecimentos

Gostaria de começar por expressar toda a

minha gratidão à Prof. Doutora Maria Manuela

Portela pela belíssima orientação e todo o seu

apoio, empenho, paciência e por todos os

ensinamentos que me transmitiu ao longo da

realização desta dissertação.

À minha co-orientadora, Prof. Doutora Ana

Estanqueiro, por todo o apoio e disponibilidade

constante. O meu agradecimento especial por

me despertar o interesse pela área científica de

operação de redes elétricas com elevadas

contribuições de energia renovável variável e

pela área da otimização.

À Eng. Ana Rita Machado por toda a sua

disponibilidade, paciência e transmissão de

conhecimento.

Aos professores da FCUL e profissionais do

LNEG por disponibilizarem conhecimento,

informação e dados para a realização deste

trabalho.

Aos meus amigos, por todos os anos de pura

amizade, conhecimento e apoio.

Aos meus pais e irmão, por toda a motivação e

apoio ao longo deste percurso.

Resumo

Atualmente, o crescente consumo de eletricidade e o aumento da penetração de energias

renováveis nos sistemas electroprodutores são dois fatores essenciais nos cenários de estudo para

o futuro dos sistemas elétricos em todo o mundo. Contudo, algumas fontes de energias renováveis,

como o vento, o sol ou os recursos hídricos superficiais, conferem características de não

controlabilidade e difícil previsão quanto à disponibilidade das respetivas fontes de energia.

Dado que o princípio de operação estável de um sistema elétrico obriga a um equilíbrio constante

entre a produção e o consumo, ao facto de existir uma grande contribuição deste tipo de fontes de

energias renováveis, acresce a dificuldade de gestão do sistema electroprodutor do ponto de vista

da segurança e previsão. Torna-se, assim, indispensável a existência de sistemas de reserva

convencionais, normalmente à custa de recursos fósseis, que possam ser ativados em períodos de

ausência de recurso renovável.

Em face do que antecede, admite-se que a agregação de fontes de energia renováveis que

apresentam complementaridade possa ser a resposta para mitigar as dificuldades impostas à

elevada penetração das mesmas energias no sistema electroprodutor.

Deste modo, a presente dissertação tem por objetivo proceder à simulação e posterior otimização

do funcionamento conjunto de duas centrais hidroelétricas e uma central eólica, por forma a

garantir o equilíbrio entre a produção e consumo de potência, minimizando os custos de operação

associados.

Palavras-Chave: redes inteligentes, gestão do sistema electroprodutor, energia hidroelétrica,

energia eólica, integração de energia renováveis não-despacháveis, sistema autossuficiente.

Abstract

Nowadays, increasing demand for electricity and increased penetration of renewable energies in

the power systems are two important factors considered in the study scenarios for the future of

the electricity networks around the world. However, some renewable sources, such as wind, solar

and surface water resources, are difficult to accurately predict, inducing non-controllable power

supplies into the electrical grid.

Since the principle of stable operation of an electrical system requires a constant balance between

production and demand, a large contribution from this type of renewable sources increase the

difficulty of managing the power system from the security and forecasting point of view.

Therefore, conventional reserve systems, that usually work with fossil fuels, are required to be

activated in periods when renewable sources are not enough to satisfy the demand.

Having said that, it is considered that the aggregation of complementarity renewable energy

sources may be the answer to mitigate the difficulties imposed by the high penetration of the

variable renewable sources in the power system/grid.

Thus, this dissertation aims to simulate and optimize the joint operation of two hydroelectric

power plants and a wind power plant, to ensure a balance between production and consumption

of electrical power, minimizing the associated costs.

Keywords: smart-Grids, management of power systems, hydroelectric Power, wind power, non-

dispatchable energy integration, self-sufficient system.

Agregação de geração de energia elétrica de origem hídrica e eólica num sistema autossuficiente

Pedro Alexandre Borga Miguel Dias vii

Índice

Capítulo 1 – Introdução ................................................................................................................. 1

1.1. Contextualização e justificação do trabalho .................................................................. 1

1.2. Objetivo ......................................................................................................................... 2

1.3. Organização da dissertação ........................................................................................... 2

Capítulo 2 – Produção de energia elétrica em Portugal e no Mundo ............................................ 5

2.1. Geração de eletricidade no Mundo ................................................................................ 5

2.1.1. Energia hidroelétrica e eólica no mundo ................................................................... 6

2.2. Geração de eletricidade em Portugal Continental ......................................................... 8

2.3. Sistemas Híbridos .......................................................................................................... 9

2.4. Conceito de CRV ........................................................................................................ 10

Capítulo 3 – Desafios da ampla integração de energias renováveis num sistema electroprodutor

..................................................................................................................................................... 11

3.1. Variabilidade dos recursos renováveis ........................................................................ 11

3.1.1. Variabilidade do recurso eólico ............................................................................... 11

3.1.2. Variabilidade do recurso hídrico ............................................................................. 13

3.2. Flexibilidade de um sistema electroprodutor .............................................................. 15

3.2.1. Definição de flexibilidade de sistema electroprodutor ............................................ 15

3.2.1. Flexibilidade em diferentes escalas de tempo ......................................................... 16

3.2.2. Interligação com outros sectores ............................................................................. 17

3.2.3. Fases de penetração de VRE no sistema electroprodutor ........................................ 18

3.3. Necessidade de curtailment ......................................................................................... 19

3.4. Necessidade de controlabilidade sobre o consumo de energia .................................... 20

3.5. Necessidade de sistemas de armazenamento de energia ............................................. 21

Capítulo 4 – Metodologia ............................................................................................................ 23

4.1. Definição do problema ................................................................................................ 23

4.2. Caso de estudo ............................................................................................................. 24

4.3. Dados de base .............................................................................................................. 27

4.3.1. Escoamentos ............................................................................................................ 27

4.3.2. Perfil de consumo de energia elétrica ...................................................................... 30

4.3.3. Custos de operação e manutenção ........................................................................... 30

4.4. Modelação das componentes constituintes do sistema ................................................ 30

4.4.1. Modelo de geração eólica ........................................................................................ 31

4.4.2. Modelo de geração hidroelétrica ............................................................................. 32

4.5. Modelo de gestão do sistema ...................................................................................... 36


viii Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

4.5.1. Simulação ................................................................................................................ 36

4.5.2. Otimização .............................................................................................................. 43

Capítulo 5 – Resultados .............................................................................................................. 47

5.1. Resultados do estudo de simulação ............................................................................. 48

5.2. Resultados do estudo de otimização ............................................................................ 53

5.3. Síntese de resultados ................................................................................................... 58

Capítulo 6 – Conclusões .............................................................................................................. 59

Bibliografia ................................................................................................................................. 61

Anexos............................................................................................................................................ I

A. Temperatura media anual na região norte de Portugal, relações regionais de Quintela e

mapa de isolinhas do escoamento médio anual em Portugal ..................................................... I

B. Fluxograma da componente de simulação ...................................................................... III

C. Meses selecionados para análise comparativa entre a simulação e otimização .............. IV

D. Resultados obtidos na componente de simulação (Não garantida a autossuficiência do

sistema) ................................................................................................................................... VI

E. Resultados obtidos na componente de simulação e otimização para todos os meses

analisados ............................................................................................................................. VIII


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias ix

Índice de Figuras

Figura 2.1 – Consumo global de eletricidade por região (adaptada de: [3]) ................................. 5

Figura 2.2 – Geração de eletricidade por fonte de energia: à esquerda para os anos de 2000,

2010 e 2016; à direita, para o ano de 2040 nos três cenários de estudo da IEA (fonte: [4] e [5]). 6

Figura 2.3 – Evolução da potência instalada por fonte de energia na Europa (adaptada de: [6]) . 7

Figura 2.4 – Nova capacidade de geração de energia elétrica instalada até 2040 no cenário NPS

por região e fonte de energia (adaptada de [5]) ............................................................................. 8

Figura 2.5 - Geração de eletricidade por fonte de energia desde o ano 2008 em Portugal

Continental. (retirada de: [8]) ........................................................................................................ 8

Figura 2.6 – Do lado esquerdo: Evolução da potência instalada desde 2008 por tipo de central,

ponta de consumo e de geração; Do lado direito: Potência instalada para os anos de 2016 e 2017

por fonte de energia (adaptada de: [8]) ......................................................................................... 9

Figura 2.7 – Descrição do funcionamento de um sistema híbrido (adaptada de: [10]) ............... 10

Figura 3.1 - Variação da geração de energia eólica: Central eólica de Storm Lake (Iowa, USA);

Central eólica de Lake Benton (Minnesota, USA); Central eólica de Blue Canyon (Oklahoma,

USA); Central eólica de Trent Mesa (Texas, USA). (adaptada de: [13]) .................................... 12

Figura 3.2 – Variação da geração de energia eólica: A rosa e tracejado por uma turbina; A

vermelho na zona este da Dinamarca (DK); A verde na Suécia (SE); A azul na Alemanha (DE),

Dinamarca (DK), Suécia (SE) e Finlândia (FI) em conjunto. (adaptada de: [15]) ...................... 13

Figura 3.3 – Precipitação mensal verificada para os anos hidrológicos de 2004-2005, 2011-

2012, 2014 – 2015 e para os valores médio mensais entre 1971 e 2000: À esquerda o valor de

precipitação em valor absoluto; À direita precipitação acumulada (adaptada de: [17]) ............. 14

Figura 3.4 – Evolução do volume armazenado por bacia hidrográfica (retirada de: [17]) .......... 14

Figura 3.5 – Domínio e necessidade de flexibilidade por intervalo de tempo. (adaptada de: [20])

..................................................................................................................................................... 17

Figura 3.6 – Fase de desenvolvimento da penetração de VRE por região/país (adaptada de: [18])

..................................................................................................................................................... 19

Figura 3.7 – Capacidade instalada de energia eólica por estado nos EUA e percentagem de

curtailment de geração total de energia eólica para diversos estados dos EUA. À esquerda,

capacidade instalada de energia eólica (adaptada de [26]) e à direita percentagem de curtailment

(adaptada de: [25]) ...................................................................................................................... 20

Figura 3.8 – Medidas para o controlo sobre o consumo de energia elétrica (adaptada de: [28]) 21


x Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

Figura 4.1 – Esquema da constituição do aproveitamento hidroagrícola de Cova da Beira

(retirada de [33]). ........................................................................................................................ 25

Figura 4.2 – Curva de volumes armazenados em função da cota: à esquerda para a

albufeira do Sabugal; à direita para a albufeira de Meimoa ............................................. 26

Figura 4.3 – Esquema representativo da queda bruta mínima e máxima para cada

albufeira ..................................................................................................................................... 27

Figura 4.4 – Representação gráfica dos valores de potência extraída de uma turbina de

2,05 [MW]. A azul estão representados os valores determinados através da

metodologia implementada tendo por base a curva de potência. A preto e cinzento

estão representados os valores de potência real medida, respetivamente, na subestação

da central e nas turbinas (retirada de [42]). ............................................................................ 31

Figura 4.5 – Curva de rendimento de uma turbina Francis (retirada de: [44]). ................. 33

Figura 4.6 – Representação esquemática do primeiro conjunto de testes lógicos

realizados para fins de simulação .......................................................................................... 38

Figura 4.7 – Representação esquemática do segundo conjunto de testes l ógicos

realizados para fins de simulação. ......................................................................................... 40

Figura 4.8 – Representação esquemática do terceiro conjunto de testes lógicos

realizados para fins de simulação .......................................................................................... 42

Figura 4.9 – Representação esquemática do modelo desenvolvido para fins de

otimização ................................................................................................................................. 45

Figura 5.1 – Variação do armazenamento disponível ao longo dos 54 anos

hidrológicos (sustentabilidade do sistema não alcançada). A azul e em cima

representa-se a albufeira de montante (Arm1) e em baixo e a verde a albufeira de

jusante (Arm2). Em qualquer dos diagramas a linha horizontal identifica o volume

correspondente ao NME (Armminx) ...................................................................................... 48

Figura 5.2 – Energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas (EPCHx) e consumo

de energia elétrica através da bombagem (ECB), por ano, para os 54 anos hidrológicos

(sustentabilidade do sistema não alcançada). Relativamente à componente eólica, a

linha laranja representa a energia elétrica anual extraída pela central eólica

(EPEOL_Ext) e a amarelo energia elétrica aproveitada do mesmo (EPEOL). ................... 49

Figura 5.3 – Variação das potências constituintes do sistema da CRV para uma faixa

temporal semanal nos dois diferentes casos de simulação: Em cima, sete turbinas


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias xi

constituintes da central eólica; Em baixo, dez turbinas constituintes da central eólica.

..................................................................................................................................................... 50

Figura 5.4 – Energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas (EPCHx) e consumo

de energia elétrica através da bombagem (ECB), por ano, para os 54 anos hidrológicos

(sustentabilidade do sistema alcançada). Relativamente à componente eólica, a linha

laranja representa energia elétrica anual extraída pela central eólica (EPEOL_Ext) e a

amarelo energia elétrica aproveitada do mesmo (EPEOL). ................................................ 51

Figura 5.5 - Variação do armazenamento disponível ao longo dos 54 anos hidrológicos

(sustentabilidade do sistema alcançada). A azul e em cima representa -se a albufeira de

montante (Arm1) e em baixo e a verde a albufeira de jusante (Arm2). Em qualquer dos

diagramas a linha horizontal identifica o volume correspondente ao NME (Armminx)

..................................................................................................................................................... 52

Figura 5.6 - Variação das descargas anuais (DAx) efetuadas ao longo dos 54 anos

hidrológicos A azul representa-se a albufeira de montante e a verde a albufeira de

jusante. ....................................................................................................................................... 52

Figura 5.7 - Comparação do custo total do sistema para os 100 meses aleatórios

analisados. ................................................................................................................................. 53

Figura 5.8 - Comparação da energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas

(EPCHx) e na central eólica (EPEOL), bem como, da energia elétrica consumida através

do sistema da bombagem (ECB), para os 100 meses aleatórios analisados. ................... 54

Figura 5.9 – Variação das potências constituintes da CRV para as para uma faixa

temporal semanal. Em cima, observa-se os resultados obtidos por simulação e em

baixo os resultados obtidos por otimização. Salienta -se preto e cinzento,

respetivamente, os valores de potências consumidos pela carga e bombagem. ............. 55

Figura 5.10 – Variação do armazenamento disponível para o mês de janeiro de 1990.

Em cima e a azul: armazenamento na albufeira de montante; ao centro e a verde:

armazenamento na albufeira de jusante; em baixo e a laranja: armazenamento total

disponível. As cores claras representam resultados obtidos na componente de

otimização e as cores escuras os resultados obtidos na componente de s imulação ...... 56

Figura 5.11 - Comparação da potência extraída das diversas fontes de energia, dos

armazenamentos das albufeiras associadas, aproveitamento da central eó lica e o custo

associado para os meses de agosto analisados. ................................................................... 57


xii Pedro Alexandre Borga Miguel Dias


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias xiii

Índice de Tabelas

Tabela 4.1 - Características associadas às albufeiras dos aproveitamentos hidráulicos de

Meimoa-Sabugal ......................................................................................................................... 26

Tabela 4.2 – Escoamento anual médio afluente as albufeiras de Sabugal e de Meimoa ............. 29

Tabela 4.3 – Custos de operação e manutenção considerados para as centrais constituintes da

CRV............................................................................................................................................. 30

Tabela 4.4 – Pontos da curva de rendimento considerados para fins de interpolação .. 33

Tabela 5.1 – Características associadas à CRV em estudo para as diferentes metodologias ...... 47

Tabela 5.2 – Dados de energia elétrica produzida e consumida, balanço entre a produção e

consumo de energia elétrica e número de casos de não sustentabilidade (discretização temporal

horária) para os anos em que se verificou a não sustentabilidade do sistema. ............................ 49


xiv Pedro Alexandre Borga Miguel Dias


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias xv

Simbologia e notações

𝐴𝐵 Área da bacia hidrográfica

𝐴𝑅 Área do rotor

𝐴𝑖𝑛𝑖_𝑥 Armazenamento inicial na albufeira x

𝐴𝑚𝑖𝑛𝑥 Armazenamento mínimo da albufeira x

𝐴𝑚𝑎𝑥𝑥 Armazenamento máximo da albufeira x

𝐴𝑟𝑚𝑥 Armazenamento disponível na albufeira x

𝐵𝑥 Ordenada na origem da reta de potência vs caudal (fase turbina)

𝐵𝑏 Ordenada na origem da reta de potência vs caudal (fase bomba)

𝐶.𝐻𝑥 Central hidroelétrica x

𝐶𝑜𝑡𝑎1 Cota correspondente ao armazenamento na albufeira de montante

𝐶𝑜𝑡𝑎2 Cota correspondente ao armazenamento na albufeira de jusante

𝐶𝑃 Coeficiente de potência

𝐶𝑃𝑜𝑟𝑡𝑢𝑔𝑎𝑙 Perfil de consumo de Portugal no ano hidrológico 2016/2017

𝐷𝑥 Volume de descargas efetuadas na albufeira x

𝐷𝐴𝑥 Volume anual descarregado na albufeira x

�̅� Evapotranspiração anual média

𝐸𝑃𝐶𝐻𝑥 Energia elétrica produzida na central hidroelétrica x

𝐸𝐶𝐵 Energia elétrica consumida no sistema de bombagem

𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿 Energia elétrica produzida na central eólica

𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡 Energia elétrica passível a ser extraída na central eólica

𝑔 Aceleração gravítica

�̅� Altura de escoamento anual médio

𝐻𝑏𝑥 Queda bruta na central hidroelétrica x

�̅�𝑘 Altura de escoamento anual médio da secção k

𝐻𝑢 Altura útil de queda

𝐻𝑡𝑥 Altura útil de queda na central hidroelétrica x (fase turbina)

𝑘 Secção do estudo hidrológico

𝐿 Poder evaporante da atmosfera

𝑚𝑥 Declive da reta de potência vs caudal (fase turbina)

𝑚𝑏 Declive da reta de potência vs caudal (fase bomba)

𝜂𝑡 Rendimento da máquina em fase turbina

𝜂𝑏 Rendimento da máquina em fase bomba

𝑁𝑇 Número de turbinas

𝜌𝑎 Densidade do ar

𝜌𝑤 Densidade da água

�̅� Precipitação anual média


xvi Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

𝑃𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙 Potência mecânica extraída do vento

𝑃𝐵 Potência de bombagem

𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎 Potência local consumida

𝑃𝐸𝑂𝐿 Potência aproveitada proveniente da central eólica

𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡 Potência extraída pela central eólica

𝑃𝐻𝑖𝑑𝑟𝑖𝑐𝑎 Potência produzida por uma central hidroelétrica

𝑃max_𝑏 Potência máxima de bombagem na central hidroelétrica de montante

𝑃max_𝑡𝑥 Potência máxima turbinada na central hidroelétrica x

𝑃min_𝑏 Potência mínima de bombagem na central hidroelétrica de montante

𝑃min_𝑡𝑥 Potência mínima turbinada na central hidroelétrica x

𝑃𝑛𝑒𝑐 Potência necessária de modo a igualar a produção ao consumo

𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑎 Perfil de potência produzida por uma turbina de 2.05 MW

𝑃𝑡𝑥 Potência de turbinagem na central hidroelétrica x

𝑄𝑎𝑥 Caudal afluente na central hidroelétrica x

𝑄𝑖,𝑗𝑘 Caudal médio diário no dia j do ano i na secção k

𝑄𝑚𝑜𝑑𝑘 Caudal modular na secção k

𝑄 Caudal turbinado pela turbina

𝑄𝑡𝑥 Caudal turbinado na central hidroelétrica x

𝑄min_𝑡𝑥 Caudal mínimo a turbinar na central hidroelétrica x

𝑄𝑏 Caudal bombado na central hidroelétrica de montante

𝑄max_𝑡𝑥 Caudal máximo a turbinar na central hidroelétrica x

𝑄min_𝑏 Caudal mínimo a bombar na central hidroelétrica x

𝑄max_𝑏 Caudal máximo a bombar na central hidroelétrica x

𝑡 Tempo

�̅� Temperatura anual média

𝑣 Velocidade do vento

𝑉𝐾̅̅ ̅ Escoamento anual médio na bacia hidrográfica em estudo

𝑥 Albufeira/Central hidroelétrica de montante (x=1) ou de jusante (x=2)

𝑋 Percentagem de aproveitamento da potência eólica produzida

𝑌𝑥 Variável binária respetiva à produção na central hidroelétrica x

𝑌𝑏 Variável binária respetiva à bombagem na central hidroelétrica de

montante

21CPPR 21st Century Power Parnership Report

𝐴𝐻𝐶𝐵 Aproveitamento hidroagrícola da Cova da Beira

𝐶𝐶𝐺 Canal condutor geral

𝐶. 𝐸 Central eólica


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias xvii

𝐶𝑃𝑆 Current Policies Scenario

𝐶𝑅𝑉 Central renovável virtual

𝑉𝑅𝐸 Energia renovável variável

𝐸𝑈𝐴 Estados Unidos da América

𝐸𝑅𝐶𝑂𝑇 Electric Reliability Council of Texas

𝐺𝐴𝑀𝑆 General Algebraic Modeling System

𝐼𝐸𝐴 International Energy Agency

𝐿𝑁𝐸𝐺 Laboratório Nacional de Energia e Geologia

𝐿𝑃 Linear Program

𝑀𝐼 Mixed integer

𝑀𝐼𝑁𝐿𝑃 Mixed integer Non-Linear Program

𝑁𝐿𝑃 Non-Linear Program

𝑁𝑀𝐸 Nível máximo de exploração

𝑁𝑃𝐴 Nível de pleno armazenamento

𝑁𝑃𝑆 New Policies Scenario

𝑂𝑅𝐷 Operador de redes de distribuição

𝑂𝑅𝑇 Operador de redes de transmissão

𝑃𝐻𝑆𝑆 Pumped Hydro Storage System

𝑆𝐻 Sistemas híbridos

𝑆𝑁𝐼𝑅𝐻 Sistema Nacional de Informação de Recursos Hídricos

𝑈𝐴 Unidades de armazenamento de energia

𝑈𝐸 União Europeia


xviii Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

Introdução

Pedro Alexandre Borga Miguel Dias 1

Capítulo 1 – Introdução

1.1. Contextualização e justificação do trabalho

Atualmente a Europa enfrenta uma procura crescente de energia, sendo que o objetivo da Comissão

Europeia passa por desenvolver um mercado energético que garanta um abastecimento seguro, acessível

e respeitador do ambiente. Para fazer face a estes problemas, a União Europeia (UE) adotou uma

estratégia clara no sector de energia, lançando objetivos climáticos e energéticos para todos os estados

membros.

Segundo o quadro político para o clima e energia no período de 2020 e 2030 [1], na perspetiva da

UE, as energias renováveis devem continuar a desempenhar um papel determinante na transição para

um sistema energético hipocarbónico e competitivo. Além do mais, acredita-se que o rápido

desenvolvimento de fontes de energias renováveis pode afetar a competitividade de outras fontes de

energia. Apesar de estas continuarem a ser importantes para o sistema energético, irão provocar uma

redução no investimento em capacidades de geração, fundamental para a transição para um sistema

energético mais competitivo, seguro e sustentável.

Como tal, em concordância com o objetivo de redução dos gases efeitos de estufa em 40 %, no que

diz respeito às energias renováveis, o objetivo da UE para 2020 consiste em obter 20% da energia

consumida a partir de fontes renováveis, tendo em vista um aumento para 32% até 2030, à escala

europeia. Pretende-se, assim, que este objetivo impulsione o investimento contínuo em energias

renováveis, o que originará um aumento significativo na quota de energias renováveis no setor da

eletricidade dos 21%, atuais, para 45% em 2040 [1].

No entanto, a elevada variabilidade temporal e espacial dos recursos energéticos, como o vento ou

os recursos hídricos superficiais, conferem características de reduzida controlabilidade e de difícil

previsão às respetivas fontes de energia. Dado que o princípio de operação estável de um sistema elétrico

obriga a um equilíbrio constante entre a produção e o consumo, ao facto de existir uma grande

contribuição de fontes de energias renováveis não despacháveis, acresce a dificuldade de gestão do

sistema electroprodutor do ponto de vista da segurança e previsão. Torna-se, assim, indispensável a

existência de sistemas de reserva convencionais, normalmente à custa de recursos fósseis, que possam

ser ativados em períodos de ausência de recurso renovável.

Visto isto, o papel das centrais dotadas de unidades de armazenamento de energia (UA), como é o

caso dos aproveitamentos hidroelétricos com albufeira de regularização, será essencial de forma a ir de

encontro aos objetivos definidos para um sistema energético hipocarbónico. É expectável que as redes

elétricas do futuro criem condições para um aproveitamento mais eficaz das características das UA por

forma a reduzir o impacto das flutuações originadas por uma produção fortemente variável no tempo

[2].

Apesar das dificuldades impostas pela elevada penetração de geração renovável, estas não devem

ser vistas como um limite técnico para o uso das mesmas, mas sim como um problema do ponto de vista

da flexibilidade do sistema electroprodutor. Existe, assim, a necessidade de adaptação e transformação

do sistema elétrico convencional e das práticas operacionais.


2 Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

Em face do que antecede, admite-se que a agregação de fontes de energia renováveis que

apresentam complementaridade técnica possa ser a resposta para mitigar as dificuldades impostas à

elevada penetração das mesmas energias no sistema electroprodutor.

1.2. Objetivo

O presente estudo visa analisar e otimizar a operação conjunta de sistemas eólicos e hidroelétricos

com albufeira de regularização, com o objetivo de determinar a proporção ótima entre as potências eólica

e hídrica, bem como avaliar a necessidade de armazenamento em albufeira de forma a garantir reserva

em períodos sem vento, contribuindo assim para a concretização do conceito de “central renovável

virtual (CRV)”. Pretende-se, ainda, proceder a uma otimização do ponto de vista económico, isto é,

minimizar o custo da exploração conjunta dos dois tipos de centrais.

Este trabalho foi baseado no caso de estudo dos aproveitamentos hídricos de Meimoa-Sabugal, que

será apresentado mais à frente nesta tese, com o objetivo de ter em consideração valores reais de

armazenamento de água em albufeiras.

Inicialmente, criou-se um modelo de simulação através do software MATLAB que define

aproximadamente a operação conjunta das centrais para os 54 anos hidrológicos. De seguida, procedeu-

se à otimização do sistema através do software GAMS numa faixa temporal de otimização mensal.

A modelação do sistema de gestão da CRV previamente descrito será feito através de séries

históricas de caudais médios diários, sendo aplicados critérios de regionalização às mesmas por forma

a obter as disponibilidades hídricas afluentes àqueles aproveitamentos, para a modelação da componente

hídrica. No que respeita ao recurso de vento, será utilizada uma série anual teórica de potência gerada

por uma turbina eólica, estabelecida previamente para fins educativos. Recorrer-se-á, ainda, ao perfil

anual de consumo de eletricidade em Portugal por forma a modelar as necessidades energéticas que a

CRV terá de providenciar.

O estudo previamente descrito será aplicado num ambiente de autossuficiência, onde não existe a

possibilidade de ocorrer importação ou exportação de energia elétrica.

1.3. Organização da dissertação

Esta dissertação encontra-se dividida em seis capítulos. No capítulo 1 é elaborada uma breve

contextualização do trabalho realizado, sendo esta, um panorama geral do estado atual, e das perspetivas

futuras, do sector de energia na UE. São, ainda, apresentadas as motivações e objetivos do presente

estudo.

No capítulo 2 apresenta-se o estado atual das energias renováveis em Portugal Continental e no

mundo e as perspetivas futuras da evolução das tecnologias que são abordadas neste estudo. Aborda-se,

ainda, uma descrição detalhada dos sistemas híbridos, o que são e como funcionam, e do conceito de

CRV.

Introdução


Seguidamente, no capítulo 3, descrevem-se os principais desafios à ampla integração de energias

renováveis variáveis no sistema electroprodutor. Estes, têm por base as características inerentes a um

recurso renovável, de difícil previsão, caracterizado por uma geração com flutuações de potência que

dificulta a gestão do sistema electroprodutor. A importância do armazenamento e de interligação com

outros sistemas são, também, aqui referidas.

No capítulo 4, apresenta-se a metodologia implementada, através da componente de simulação e

otimização, na modelação do problema descrito. Primeiramente, são dadas a conhecer as características

associadas aos aproveitamentos hidráulicos de Meimoa-Sabugal, seguido dos modelos utilizados que

descrevem as diversas centrais constituintes do sistema em estudo. Por fim, apresenta-se o modelo de

simulação e de otimização desenvolvidos com o intuito de identificar o perfil de produção que melhor

se ajusta ao objetivo pretendido.

No capítulo 5 apresentam-se os resultados obtidos provenientes da aplicação dos modelos de

simulação e otimização. Aqueles associados à componente de simulação são apresentados sobre uma

perspetiva de sustentabilidade ou não sustentabilidade do sistema, enquanto que, os resultados da

componente de otimização são apresentados em análise comparativa com os de simulação.

Finalmente, no capítulo 6, são apresentadas as conclusões do trabalho desenvolvido, seguidas de

recomendações de alto valor acrescentado para trabalhos futuros.

Produção de energia elétrica em Portugal e no mundo


Capítulo 2 – Produção de energia elétrica em Portugal e no Mundo

2.1. Geração de eletricidade no Mundo

A crescente procura de energia associada ao objetivo de garantir um desenvolvimento sustentável

tornou-se um dos temas mais importantes da atualidade. De acordo com a IEA (Internetional Energy

Agency), o sector da energia elétrica é a fonte de energia que apresenta a maior taxa de crescimento

anual. O mesmo é atualmente representativo de 19% do consumo final de energia, mais 4% que o valor

verificado no início do século XXI. Como ilustra a Figura 2.1, verificou-se uma taxa de crescimento,

representativa do consumo de energia elétrica, de 3% ao ano, aproximadamente dois terços mais rápido

que o consumo final de energia, sendo que 85% desse aumento registou-se nos países em

desenvolvimento. A IEA afirma, ainda, que a contribuição da eletricidade no consumo final de energia

continuará a aumentar, uma vez que esta irá superar o consumo de qualquer outra fonte de energia,

prevendo-se um aumento para 24% até 2040. [3]

Figura 2.1 – Consumo global de eletricidade por região (adaptada de: [3])

A Figura 2.2, à esquerda, mostra a evolução da geração de energia elétrica por fonte de energia

desde o início do presente século, onde o carvão e o gás natural permaneceram como as principais fontes

de energia utilizadas, apesar do aumento das fontes de energia renovável nos últimos anos [4]. Verifica-

se ainda, do lado direito, as perspetivas de evolução do mix energético para o ano de 2040 para três

cenários de estudo [5]. Estes são, uma vez mais, da autoria da IEA, sendo o NPS (New Policies Scenario)

o cenário baseado nos planos políticos, individuais e coletivos, das diversas organizações pertencentes

a este estudo, e no modo a que estas preveem a evolução do setor de energia para as próximas décadas.

O cenário CPS (Current Policies Scenario) parte do pressuposto que os novos objetivos e políticas

que se pretendem adotar não se podem dar como garantidos. Descreve, assim, o panorama futuro caso

não fossem aplicadas quaisquer novas medidas além das já aplicadas até à data, em exceção para o caso

das mesmas que estejam especificamente limitadas para um determinado período.

Finalmente, o cenário 450, também referenciado como o cenário de descarbonização, foi

caracterizado através do ponto de vista em que o sector de energia elétrica irá alcançar os objetivos



propostos até período de análise, isto é, até ao ano de 2040. Mais especificamente, este cenário tem

como limite o aumento máximo de temperatura global até 2 graus Celsius durante o período analisado.

Esta marca, mencionada nos acordos de Cancun em 2010, tem sido uma marca padrão amplamente

utilizada nos relatórios intergovernamentais relativos à mudança do clima, tornando-se assim numa

referência para políticas governamentais.

Figura 2.2 – Geração de eletricidade por fonte de energia: à esquerda para os anos de 2000, 2010 e 2016; à direita, para o

ano de 2040 nos três cenários de estudo da IEA (fonte: [4] e [5])

O aumento da contribuição de energia renovável variável (VRE), designado na literatura inglesa

por VRE (variable renewable energy), como é o caso da energia eólica, solar e de recursos hídricos

superficiais, lidera a contribuição para uma transição de um mercado energético hipocarbónico,

ajudando na redução da poluição atmosférica associada ao sector de produção de energia elétrica,

seguindo, assim, em concordância com os novos objetivos de combate às alterações climáticos.

Contudo, será necessária uma nova idealização do dimensionamento de rede elétrica e do modo de

operação da mesma. De outra forma, o aumento da eletrificação resultaria num sistema de abastecimento

menos seguro, ao desprezar a urgência da implementação das novas políticas neste sector [3].

2.1.1. Energia hidroelétrica e eólica no mundo

Como anteriormente referido, a união europeia pretende mudar o panorama da produção de energia

elétrica, por forma a dar resposta aos grandes problemas associados aos combustíveis fósseis: a

inevitável escassez futura dos mesmos e a emissão de gases efeitos estufa. Como tal, todas as projeções

apontam para um aumento exponencial da capacidade instalada de energias renováveis, sendo o foco

deste subcapítulo o desenvolvimento da energia hidroelétrica e da energia eólica nos últimos anos e a

previsão dos investimentos que serão efetuados.

No final de 2017, a capacidade instalada de energia eólica na Europa era de proximamente 169

GW, sendo que a sua maioria, 42%, encontrava-se localizada na Alemanha, seguindo-se o Reino Unido

e a França, respetivamente, com 27.2% e 10.8 %. Verificou-se, ainda, que o ano de 2017 foi o ano

recordista em nova potência instalada, com 15.6 GW [6].

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

NPS CPS 4500%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2000 2010 2016

Outras renováveis

Energia hidroelétrica

Energia nuclear

Gás natural

Combustíveis Líquidos

Carvão



Relativamente à energia hidroelétrica verificou-se, novamente em 2017, uma capacidade total

instalada de 248.6 GW, sendo a contribuição maioritária proveniente da Noruega, Turquia e França com,

respetivamente, 12.8 %, 10.7% e 10.3%. A nova capacidade instalada em 2017 foi de 2.3 GW, sendo

metade desta do tipo Pumped Hydro Storage System (PHSS), ou seja, sistemas reversíveis turbina -

bomba [7].

A Figura 2.3 representa a evolução da capacidade de geração de energia elétrica por fonte de energia

desde 2005, salientando-se que a energia eólica tem apresentado a maior evolução desde então. A

energia hidroelétrica encontra-se representada apenas do ponto de vista das grandes hidroelétricas, isto

é, apenas para centrais com uma potência instalada superior a 10 MW [6].

Figura 2.3 – Evolução da potência instalada por fonte de energia na Europa (adaptada de: [6])

Relativamente à previsão para a evolução da capacidade instalada das respetivas fontes de energia

espera-se, segundo o cenário de estudo NPS da IEA, que até 2040 a UE instale mais de 600 GW de

capacidade de geração em energias renováveis, das quais 70% estejam representadas por energia

renovável de caráter variável. No início de 2030, a energia eólica terá a maior percentagem de geração

de energia elétrica e a UE encontrar-se-á na vanguarda do desafio das altas penetrações de VRE no

sistema electroprodutor [5].

A Figura 2.4 representa a nova capacidade instalada por fonte e região até ao ano de 2040 para o

cenário de estudo NPS da IEA.



Figura 2.4 – Nova capacidade de geração de energia elétrica instalada até 2040 no cenário NPS por região e fonte de

energia (adaptada de [5])

2.2. Geração de eletricidade em Portugal Continental

Em 2017, o consumo de energia elétrica em Portugal Continental foi de 49.6 TWh, tendo sido

verificado o seguinte perfil relativo à produção renovável: 10% do consumo nacional foi abastecido por

energia hidroelétrica, 23% por energia eólica, 5% por biomassa e 2% por energia solar. Relativamente

à produção não renovável, as maiores contribuidoras com origem fóssil foram as centrais a gás natural

e a carvão, respetivamente, 33% e 26%. É de salientar a diminuição da contribuição renovável em 17%,

relativamente ao ano de 2016, motivada maioritariamente pela redução de 28% para 10% na

contribuição de energia hidroelétrica, tendo sido esse valor compensado por geração através de

combustíveis fosseis, mais especificamente, por geração a gás natural e carvão [8]. A fraca produção de

energia elétrica proveniente da hidroeletricidade deveu-se a um ano com condições muito adversas,

registando-se, assim, o valor mais baixo de contribuição renovável desde 2012. Na Figura 2.5 é possível

verificar a geração de eletricidade por fonte de energia desde 2008.

Figura 2.5 - Geração de eletricidade por fonte de energia desde o ano 2008 em Portugal Continental. (retirada de: [8])



Relativamente à potência instalada, o sistema nacional apresentou no final do ano de 2017, uma

capacidade total de 19.8 GW, dos quais 14.8 GW estão ligados à rede de transporte. Verificou-se uma

nova capacidade de geração de 311 MW, integralmente de origem renovável, destacando-se 261 MW

na nova central hidroelétrica reversível de Foz-Tua, a entrada em serviço de 20 MW em centrais eólicas

e de 30 MW em fotovoltaicas. Ocorreu, ainda, o desmantelamento das centrais de cogeração, reduzindo

em 50 MW a potência instalada.

Figura 2.6 – Do lado esquerdo: Evolução da potência instalada desde 2008 por tipo de central, ponta de consumo e de

geração; Do lado direito: Potência instalada para os anos de 2016 e 2017 por fonte de energia (adaptada de: [8])

Do ponto de vista da evolução da capacidade renovável em Portugal, estudos aplicados pela IEA

esperam que se observe uma potência total instalada de 15800 MW em 2020. Sendo a potência renovável

atual, segundo o relatório para 2017, de 13397 MW, seria necessária instalar aproximadamente 2400

MW nos 3 seguintes. Relativamente à energia hidroelétrica, o mesmo estudo indica que é esperada uma

capacidade instalada de 8940 MW para a componente hidroelétrica, novamente uma meta estabelecida

para 2020, verificando-se atualmente uma capacidade total de 7193 MW [9].

2.3. Sistemas Híbridos

Os sistemas híbridos (SH) são constituídos por dois tipos de centrais: uma do tipo PHSS, e uma ou

mais do tipo não despachável, como é o caso das centrais eólicas, solar fotovoltaicas ou algumas das

hídricas, designadamente as que não possuem albufeira de regularização. Como referido anteriormente,

as centrais do tipo não despachável apresentam elevada variabilidade temporal e espacial dos recursos

energéticos a que estão associadas, resultando, assim, características de não controlabilidade e de difícil

previsão da energia elétrica produzida.

Sistemas de armazenamento de energia, como é o caso das PHSS, podem contribuir para a

regulação de frequência, ao apoiar o equilíbrio entre a produção e o consumo de potência, assegurando

a estabilidade do sistema. Por forma a lidar com os problemas de frequência e variação de tensão

caracterizadas pela produção renovável variável, é necessário regular a potência gerada pela energia

eólica ou solar, garantido assim um fornecimento de potência mais seguro. Deste modo, os sistemas

híbridos aqui referidos pretendem diminuir as flutuações provocadas por este tipo de geração de energia

elétrica, altamente variável no tempo e espaço [9].

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

2016 2017

Solar

Biomassa

Eólica

Hidrica

Gás natural

Outros

Carvão



Por forma a reduzir as perdas associadas e obter uma elevada eficiência na regulação da voltagem

e frequência, é aconselhado que a localização das centrais renováveis não despacháveis estejam

próximas da central PHSS [9]. Esta é operada em duas fases: fase de bombagem e fase de turbinagem.

A fase de bombagem é caracterizada por um excesso de potência extraída da produção renovável,

quando comparado com o consumo dessa potência, sendo este excesso consumido pela máquina em fase

bomba, transferindo-se água de um reservatório inferior para um reservatório superior através da

bombagem.

A fase de turbinagem ocorre quando existe um défice de potência, isto é, quando a produção

renovável não é suficiente para satisfazer o consumo, existindo assim a necessidade de produção de

energia elétrica. Neste caso, um certo volume de água será turbinado do reservatório superior para o

reservatório inferior. Quando o consumo aumenta ou a produção renovável diminui, ocorre a libertação

de água do reservatório superior para o reservatório inferior.

Figura 2.7 – Descrição do funcionamento de um sistema híbrido (adaptada de: [10])

2.4. Conceito de CRV

Uma central renovável virtual (CRV) consiste na agregação de fontes de energia renovável,

dispersos no espaço, com um perfil único operacional [11]. Apresenta como grande vantagem o facto

de a variabilidade da produção combinada de diferentes centrais renováveis, com base em diferentes

recursos e diferentes locais numa ampla área, ser mais suave do que a variabilidade de apenas uma

central renovável. Este efeito de suavização pode ser aproveitado, reduzindo assim a necessidade do

aumento da flexibilidade do sistema electroprodutor1 em resposta ao aumento da contribuição renovável

[12].

No âmbito desta dissertação, não se pretende estudar a produção combinada de diferentes centrais

renováveis dispersas no espaço, mas sim a possível complementaridade da energia hídrica e eólica

através de um SH, sendo este um caso particular da CRV.

1 No capítulo 3.1 encontra-se uma detalhada definição de flexibilidade de um sistema electroprodutor

Dificuldade da ampla integração de energias renováveis num sistema electroprodutor


Capítulo 3 – Desafios da ampla integração de energias renováveis num

sistema electroprodutor

Pequenas contribuições de energia variável no tempo no sistema elétrico produtor, características

de fontes de energia renovável como a energia eólica, não implicam grandes constrangimentos na gestão

do mesmo. Porém, tal não se verifica à ampla integração de energias renováveis variáveis.

Desta forma, tornam-se relevantes as restrições impostas pela variabilidade climática na geração

renovável, determinando quanto e quando há produção de energia elétrica. Tal geração adquire, assim,

características de um recurso variável, de difícil previsão, o que dificulta a gestão do sistema

electroprodutor.

3.1. Variabilidade dos recursos renováveis

Como referido anteriormente, as fontes de energia renovável não despacháveis são caracterizadas

por apresentarem uma elevada variabilidade. Contudo esta pode ser vista de diferentes perspetivas, pois

nem todas as fontes de VRE variam do mesmo modo, podendo ser discretizada em variabilidade espacial

e variabilidade temporal. Deste modo o presente subcapítulo pretende pormenorizar de que modo as

fontes de VRE, presentes nesta dissertação, variam e como tais variações podem por vezes ser mitigadas.

De um modo geral, a energia eólica apresenta variações acentuadas para curtos períodos de tempo, de

segundos à escala sazonal. Da perspetiva inter-anual, as flutuações observadas na geração a partir do

recurso de vento são mais reduzidas comparativamente a faixas temporais mais reduzidas.

Contrariamente, a energia hídrica apresenta elevadas variações na escala de tempo inter-anual e

baixas variações dentro da escala diária.

3.1.1. Variabilidade do recurso eólico

A velocidade do vento está em constante mudança resultando, assim, numa potência extraída de

uma turbina eólica igualmente variável. Estas constantes mudanças, também caracterizadas na literatura

como flutuações de potência, são distintas quando analisadas a diferentes escalas de tempo. Isto é, a alta

variabilidade temporal que se verifica em curtos períodos, como segundos e minutos, não possui a

mesma amplitude em períodos prolongados, tais como anos. Em [13] analisou-se a geração de energia

elétrica para um período máximo de 10 anos, desde 2000 a 2010, para quatro centrais eólicas dos EUA

(Estados Unidos da América). A Figura 3.1 representa a geração mensal nessas centrais por mês para a

faixa temporal anteriormente referida. Observa-se que, efetivamente, a variação de energia eólica para

diferentes meses e anos apresenta uma elevada variabilidade temporal. Contudo, verifica-se a existência

de um padrão sazonal, com um decréscimo da intensidade de vento entre abril e setembro e um posterior

incremento da geração eólica de outubro a março. Observa-se, ainda, um decréscimo na produção no

mês de fevereiro em todos os anos, devido a este mês apresentar menos dias.



Figura 3.1 - Variação da geração de energia eólica: Central eólica de Storm Lake (Iowa, USA); Central eólica de Lake

Benton (Minnesota, USA); Central eólica de Blue Canyon (Oklahoma, USA); Central eólica de Trent Mesa (Texas, USA).

(adaptada de: [13])

Do ponto de vista de uma só turbina eólica, é expectável que esta apresente altas flutuações de

potência no tempo. Contudo, o agrupamento com outras turbinas irá reduzir este efeito de variabilidade,

sendo a sua produção mais continua no tempo. Dito isto, a variação de uma só turbina será sempre

superior à variação de uma central eólica, e a variação de uma central eólica será sempre superior à

variação de um conjunto de centrais eólicas e por assim adiante. Deste modo, os estudos [14-15]

apontam para grandes benefícios na agregação de centrais eólicas, sendo que, em [14] é reportado que

a variação horária do vento integrada para um diâmetro de 100 km é reduzida até quatro vezes quando

comparada com a variação a observar num dado local de uma turbina eólica. É, ainda, evidenciado que

este fator de redução é ampliado para dezasseis vezes quando considerado um diâmetro de 1000 km. A

Figura 5.2 apresenta a geração de energia elétrica para uma faixa temporal superior a 150 h, estando aí

representadas desde a variação de uma só turbina até a variação de um conjunto de países.



Figura 3.2 – Variação da geração de energia eólica: A rosa e tracejado por uma turbina; A vermelho na zona este da

Dinamarca (DK); A verde na Suécia (SE); A azul na Alemanha (DE), Dinamarca (DK), Suécia (SE) e Finlândia (FI) em

conjunto. (adaptada de: [15])

3.1.2. Variabilidade do recurso hídrico

A geração hidroelétrica, como antes referido, apresenta uma enorme variabilidade à escala inter-

anual, contudo, uma variabilidade reduzida em curtos períodos de tempo, como horas. Esta está

naturalmente relacionada o recurso hídrico, sendo este dependente da precipitação e evapotranspiração.

Contudo, contrariamente à energia solar e eólica, a energia hidroelétrica apresenta a vantagem de o

recurso hídrico poder ser armazenado, designadamente em albufeiras de regularização, existindo assim

uma controlabilidade sobre o recurso em si e consequentemente sobre a potência extraída. Naturalmente,

a não existência de uma albufeira de regularização, conduzirá a flutuações de potência na geração

hidroelétrica, visto que, o caudal natural do rio varia com o tempo, fazendo variar de igual forma a

potência extraída pela central.

Desta forma, os aproveitamentos hidroelétricos são normalmente distinguidos entre dois tipos:

aproveitamento hidroelétricos a fio-de-água, que por norma não apresentam capacidade de

armazenamento, estando a potência extraída do mesmo dependente do caudal natural do rio;

aproveitamentos hidroelétricos de albufeira, onde existe capacidade de armazenamento de energia,

através da retenção de água. Neste caso, a central hidroelétrica apresenta controlabilidade sobre a

potência extraída.

Contudo, a variabilidade temporal do recurso é naturalmente importante em ambos os tipos de

aproveitamentos, visto que, a quantidade de recurso armazenado irá sempre depender dos caudais

afluentes aos aproveitamentos hidroelétricos. Cerca de 30% da potência hídrica instalada em Portugal

respeita a aproveitamentos hidroelétricos a fio de água [16], sendo assim importante ter em consideração

de que modo o recurso hídrico disponível varia e de que forma influencia a geração hidroelétrica. Em

[17] realiza-se o balanço meteorológico do recurso hídrico para o ano hidrológico 2 compreendido entre

2 O ano hidrológico, no hemisfério norte, tem por início dia 1 de outubro e termina a 30 de setembro.

DE + DK + SE + FI

SE

DK (Zone este)

1 turbina



2014 e 2015, em Portugal. A Figura 3.3 representa a variação da precipitação mensal para os anos

hidrológicos de 2004-2005, 2011-2012, 2014-2015 e para os valores médios mensais para cada mês

entre 1971 e 2000. É possível verificar que a uma enorme variabilidade temporal da precipitação mensal

para diferentes anos. Contudo, verifica-se que cerca de 70% da precipitação ocorre durante o período

húmido, entre outubro a março.

Figura 3.3 – Precipitação mensal verificada para os anos hidrológicos de 2004-2005, 2011-2012, 2014 – 2015 e para os

valores médio mensais entre 1971 e 2000: À esquerda o valor de precipitação em valor absoluto; À direita precipitação

acumulada (adaptada de: [17])

Apesar de a precipitação não ser o único fenómeno responsável pela variabilidade hídrica, estando

a mesma ainda dependente da evapotranspiração, e logo, da temperatura média do ar, a variabilidade

precipitação, e os outros recursos que definem a variabilidade do recurso hídrico, ajuda a compreender

a evolução dos volumes armazenados nas bacias hidrográficas. A Figura 3.4 representa a evolução dos

recursos armazenados, por bacia hidrográfica, entre os anos hidrológicos de 2013-2014 e 2014-2015.

Verifica-se, assim, que a curva de variabilidade de precipitação corresponde à curva de variabilidade

dos volumes armazenados nas bacias hidrográficas, fator preponderante para a geração de energia

elétrica através da hidroeletricidade.

Figura 3.4 – Evolução do volume armazenado por bacia hidrográfica (retirada de: [17])

0

50

100

150

200

250

Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set

Pre

cip

itaç

ão [

mm

]

Normal 1971 - 2000 2004 - 2005 2011 - 2012 2014 - 2015

0

200

400

600

800

1000

Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set



Deste modo, é de esperar um aumento da geração de energia hidroelétrica durante o período

húmido, quando os caudais afluentes aos aproveitamentos tenderão a ser superiores. Contudo, esta

previsão apenas deve ser considerada para os aproveitamentos hidroelétricos a fio de água, pois não

apresentam controlabilidade na geração de energia elétrica, variando inevitavelmente com o caudal do

rio. A variabilidade sazonal que se verificou através da precipitação, que por sua vez induz também

variabilidade no volume armazenado nas bacias hidrográficas, irá ser determinante para ditar a

disponibilidade de recurso disponível nas albufeiras.

3.2. Flexibilidade de um sistema electroprodutor

A flexibilidade do sistema electroprodutor irá determinar a percentagem de contribuição de energia

variável que poderá ser integrada no mesmo. Esta abrange todos os atributos constituintes do mesmo,

relacionando o quanto este conjunto consegue ser fiável, do ponto de vista de segurança, e eficiente

quando acoplado à variabilidade e incerteza do consumo e produção de energia elétrica [18]. O conceito

de flexibilidade sempre foi um tema bastante importante no sector de energia elétrica devido à elevada

variabilidade do consumo de eletricidade e o modo como o sistema electroprodutor é capaz de responder

a estas variações. Contudo, o aumento das contribuições de energias renováveis variáveis ampliou a

relevância deste conceito, visto que, a imprevisibilidade do consumo de energia elétrica é agora acoplada

à imprevisibilidade da produção de energia elétrica das fontes de VRE.

3.2.1. Definição de flexibilidade de sistema electroprodutor

Segundo a IEA, o modo como se define a flexibilidade de um sistema electroprodutor tem vindo a

evoluir ao longo do tempo, refletindo a evolução da tecnologia e do mercado de energia. Inicialmente,

em 2008, definiram que a mesma era representada pela capacidade de operar de forma confiável, em

segurança, com contribuições significativas de fontes de VER [18]. Em 2011 surgiu uma nova definição

por parte da IEA, definindo que a flexibilidade exprimia o quanto um sistema electroprodutor era capaz

de modificar a sua produção ou consumo de energia elétrica em resposta à esperada, ou não,

variabilidade verificada [18]. Anos mais tarde, entre 2012 e 2014, este conceito começou a ser definido

com base no espaço de tempo a que este se aplica, sendo discriminado em estabilidade, balanço e

adequabilidade. O desenvolvimento da flexibilidade do sistema electroprodutor com base no espaço de

tempo continuou a ser desenvolvido e cada vez mais específico, sendo que em 2014, se introduziu a

distinção entre a flexibilidade na operação do sistema electroprodutor e flexibilidade de capacidade de

rampa [18].

Atualmente e nos últimos anos, após 2014, a definição de flexibilidade é dada de modo mais

pormenorizada, tendo por base o espaço de tempo a que esta flexibilidade se aplica, como é referenciado

no capítulo 3.1.2.

A elevada variabilidade dos recursos energéticos associados às energias renováveis variáveis,

acoplada de variação do consumo de energia elétrica, tem sido aqui a principal razão apontada para a

necessidade da flexibilidade do sistema electroprodutor. Contundo, a integração de elevadas

contribuições de energia renovável variável acresce, ainda, a dificuldade de gestão do mesmo a níveis

de segurança de rede.



Fontes de VRE utilizam controladores de potência por forma a se interligarem com a rede elétrica

e são normalmente caracterizados por estarem equipados com geradores assíncronos. Contrariamente,

os geradores convencionais que estão, normalmente, ligados à rede elétrica são do tipo síncronos. Estes,

operam à frequência da rede, caracterizada na Europa por 50 hertz, contribuindo para a inércia do

sistema [19]. Por outro lado, geradores não síncronos não fornecem inércia, sendo incapazes de reagir

às variações de frequência do sistema, podendo resultar em problemas de instabilidade [19].

Dado ao facto das fontes de VRE serem do tipo de geração não síncrona, requerem uma diferente

abordagem por forma a garantir a estabilidade do sistema [18].

3.2.1. Flexibilidade em diferentes escalas de tempo

A flexibilidade de um sistema electroprodutor é dependente de diversos parâmetros, sendo que a

escala de tempo é predominante no domínio e intensidade da mesma (necessidade de flexibilidade).

Diferentes processos e necessidades do sistema electroprodutor estão por trás da razão/necessidade de

flexibilidade, sendo que a escala de tempo é definida pelo quão rápido tem de ser a resposta do sistema

e pela dimensão do período a que esta é sujeita [20].

Esta pode, assim, ser definida por intervalos de tempo curtos, médios e longos. Os curtos intervalos

de tempo são caracterizados entre segundos a horas. As principais causas intervenientes na necessidade

de flexibilidade para estes períodos são a necessidade de regulação de frequência e potência, causado

pelo défice entre o consumo e a geração de energia elétrica, a gestão de congestão na rede e falhas de

balança de energia das entidades responsáveis. Estes casos devem-se, mais especificamente, a falhas na

previsão do consumo ou geração, desconexão de centrais de geração e variações bruscas de cargas.

Relativamente à congestão de rede, esta é gerida pelo operador de rede de transporte (ORT) e pelo

operador de rede de distribuição (ORD), que são as entidades responsáveis pelo transporte e distribuição

de energia elétrica, respetivamente [21].

Períodos de horas a dias são classificados como intervalos médios de necessidade de flexibilidade

[20]. Estes são normalmente caracterizados pela regulação da potência ativa de acordo com as previsões

de consumo e geração das fontes de VRE. As previsões realizadas no mercado-diário, efetuadas no dia

anterior, permitem balancear a operação do sistema através de centrais despacháveis.

Consequentemente, existe uma menor necessidade de velocidade de resposta por parte dos sistemas

[20].

A variabilidade inter-anual e sazonal dos recursos renováveis, como anteriormente discutido neste

capítulo, levam à necessidade de estender o conceito de flexibilidade para longos períodos de tempo,

usualmente caracterizado através da “segurança de abastecimento” de um sistema elétrico. Nestes casos,

o sistema electroprodutor precisa de dar resposta, para grandes períodos de tempo, a elevados consumos

de energia elétrica ou diminuições na produção renovável variável normalmente influenciadas pelo

clima. Períodos de seca, característicos de uma fraca produção de energia hidroelétrica ou variações

abruptas de temperatura, que levam ao aumento ou diminuição do consumo de energia elétrica, são

alguns dos casos mais comuns de influência do clima na necessidade de flexibilidade do sistema

electroprodutor para longos períodos de tempo.



Por forma a ajudar a perceber o conceito por trás deste termo, e o modo de operação associados a

cada escala de tempo, a Figura 3.5 categoriza a necessidade de flexibilidade em três faixas temporais. A

graduação da cor define o quão crucial é a resposta rápida do sistema e/ou a duração do período aplicado

ao domínio de flexibilidade especificado, sendo que a escala de importância aumenta de tons mais claros

para os tons mais escuros.

Figura 3.5 – Domínio e necessidade de flexibilidade por intervalo de tempo. (adaptada de: [20])

3.2.2. Interligação com outros sectores

Outros estudos presentes na bibliografia propõem interligações com outros sistemas, como o

sistema de transporte ou sistemas de armazenamento de energia, por forma a dar apoio do ponto de vista

da flexibilidade dos sistemas electroprodutores. Segundo o estudo 21CPPR (21st Century Power

Parnership Report), realizado por diversas instituições de renome mundial3, a inovação dos sistemas

electroprodutores pode ser vista do ponto de vista de onze domínios, dos quais a flexibilidade está

diretamente relacionada com quatro: flexibilidade das fontes de geração de energia elétrica; integração

com sistemas de aquecimento e arrefecimento; integração com o sector de transporte; e integração com

sistemas de armazenamento de energia [22]. Relativamente à flexibilidade de geração das fontes de

energia elétrica, as centrais convencionais, como é o caso das centrais térmicas a carvão, estão a ser

recondicionadas, por forma a providenciar flexibilidade ao sistema electroprodutor. Pela mesma razão,

centrais de fonte de VRE estão a ser munidas com sistemas controladores de potência permitindo, assim,

um aumento de controlabilidade sobre a potência entregue pelas mesmas.

3 “21st Century Power Parnership Report” conta com a presença da NREL (National Renewable Energy

Laboratory), BIT (Beijing Institute of Technology), JREF (Japan Renewable Energy Foundation), POSOCO

(Power System Operation Corporation LIMITED, India), ESMAP (Energy Sector Management Assistance

Program by World Bank), IEA (International Energy Agency) and JISEA (Joint Institute for Strategic Energy

Analysis)



Do ponto de vista da integração com sistemas de aquecimento e arrefecimento, a crescente inovação

na interligação destes sistemas com o sistema electroprodutor, normalmente à custa de centrais de

cogeração de ciclo combinado, irá continuar a contribuir para o aumento da flexibilidade dos sistemas

electroprodutores. Com o crescente desenvolvimento das redes inteligentes, a agregação de sistemas de

distribuição de aquecimento e arrefecimento com o armazenamento de energia térmica é uma das

inovações propostas para aumentar a eficiência e flexibilidade dos sistemas.

A interligação do sistema de transporte com sistemas de produção de energia elétrica é outros dos

temas referidos neste relatório. Esta fundamenta-se no crescente desenvolvimento e expansão da

tecnologia de carros elétricos, sendo que os mesmos podem garantir o balanceamento do consumo de

eletricidade e suporte na flexibilidade da rede. Neste âmbito, alguns estudos [23]-[24] começam agora

a ser apresentados pela comunidade científica. Em [23], concluíram que a interligação destes sectores,

através do conceito “Vehicle to Grid”, que interliga a tecnologia de veículos elétricos com a rede elétrica,

reduz a necessidade de utilização de tecnologias convencionais de armazenamento de energia.

Verificou-se, ainda, um aumento da flexibilidade da rede elétrica, existindo agora a possibilidade de

uma maior contribuição de energia por parte de sistemas fotovoltaicos, em deterioramento, de centrais

eólicas offshore [23]. Esta informação apresenta valor acrescentado, do ponto de vista dos autores, visto

que caracterizam os sistemas fotovoltaicos como economicamente mais viáveis do que sistemas eólicos

offshore. Em [24] estudou-se o impacto dos carros elétricos na participação do que, na nomenclatura

inglesa, se designa por Ramp Market. Verificou-se um aumento na flexibilidade do sistema

electroprodutor, com a cooperação dos carros elétricos com centrais convencionais de produção de

energia elétrica, aumentando a capacidade de rampa das mesmas.

Por fim, as tecnologias de armazenamento de energia são fundamentais para ampla integração de

eletricidade de origem renovável no sistema electroprodutor. Por forma a garantir este objetivo, os

sistemas electroprodutores têm-se tornado mais flexíveis e melhor equipados com o auxílio de

tecnologias de armazenamento.

3.2.3. Fases de penetração de VRE no sistema electroprodutor

Sendo este conceito de flexibilidade bastante abrangente quando referido ao sistema

electroprodutor, a IEA identificou diferentes fases de penetração de energia renováveis variáveis no

sistema electroprodutor. Tal pretende, analisar os principais problemas observados num sistema

electroprodutor dependendo da fase de desenvolvimento [18].

Este conceito foi distribuído em seis fases distintas. A primeira fase é caracterizada pelo início da

implementação de VRE no sistema electroprodutor, sendo a influência da mesma quase insignificante

para a segurança e fiabilidade do sistema.

De seguida, na segunda fase, à medida que se adiciona capacidade renovável, de característica

variável, observam-se diferenças significantes entre as previsões de energia elétrica produzida pelas

respetivas renováveis e o consumo esperado.

Na terceira fase, com o aumento da capacidade renovável, começa-se a verificar a necessidade da

flexibilidade do sistema devido a grandes variações no equilíbrio entre o consumo e a produção.

O quarto ponto já é característico de contribuições significativas de energias renováveis variáveis

no sistema electroprodutor. Observa-se que as fontes de VRE são capazes de providenciar a maioria das

necessidades energéticas nos sistemas em períodos específicos de tempo.



As últimas duas fases são caracterizadas por elevadas penetrações de energias renováveis, onde é

possível observar as grandes dificuldades da integração de tais contribuições no sistema electroprodutor.

Verifica-se, agora, a necessidade de curtailment 4 da geração das centrais renováveis, bem como, a

necessidade de controlabilidade do consumo de energia elétrica e o modo a que este pode ser transitado

para os períodos de maior produção renovável. Grandes necessidades de armazenamento e outros

vetores energéticos, como o hidrogénio, tornam-se elementos importantes para a estabilidade e operação

do sistema electroprodutor.

A Figura 3.2 categoriza as fases de desenvolvimento de penetração de VRE no sistema

electroprodutor para um conjunto de países selecionados. É de salientar que as últimas duas fases (fase

5 e 6), anteriormente apresentadas, não foram ainda atingidas por qualquer país e que Portugal se

encontra na terceira fase de evolução da contribuição renovável, sendo o país mais desenvolvido nesta

fase.

Figura 3.6 – Fase de desenvolvimento da penetração de VRE por região/país (adaptada de: [18])

3.3. Necessidade de curtailment

Com o incremento da contribuição de VRE cresce, igualmente, a necessidade também a

curtailment. A mesma diminui com a interligação entre redes, pois existe possibilidade de exportação

de energia elétrica, e com o aumento da capacidade de armazenamento, que permite aumentar o consumo

de energia elétrica. Em [25] encontram-se reportado os dados históricos e as práticas comuns de

4 Segundo a NREL, curtailment é a redução da potência gerada face à potência nominal que poderia ser produzida

por um gerador dado as condições a que este está sujeito. Este conceito existe muito antes da implementação da

tecnologia eólica e solar no sistema electroprodutor, normalmente devido a problemas de congestionamento na

rede elétrica [25].

0

10

20

30

40

50

% G

eraç

ão d

e

Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4



curtailment nos Estados Unidos. A Figura 3.7 reporta a percentagem de curtailment da geração total de

energia eólica para diversos estados dos EUA e a capacidade instalada por estado para o ano 2013.

Verifica-se que para o estado do Texas (ERCOT) - segundo estado dos EUA que apresenta melhor fase

desenvolvido para a penetração de VRE seguido pela Califórnia, e maior capacidade instalada em

energia eólica – registou a maior percentagem de curtailment de energia eólica ao longo dos anos. As

causas mais frequentes responsáveis pela necessidade de redução da geração eólica foram o excesso de

produção de energia elétrica (oversupply), os limites de transmissão e a congestão na rede.

Figura 3.7 – Capacidade instalada de energia eólica por estado nos EUA e percentagem de curtailment de geração total de

energia eólica para diversos estados dos EUA. À esquerda, capacidade instalada de energia eólica (adaptada de [26]) e à

direita percentagem de curtailment (adaptada de: [25])

O sistema electroprodutor do TEXAS (ERCOT) conseguiu diminuir os elevados valores de

curtailment que se verificaram entre 2008 até 2011 através da expansão da rede elétrica e de melhorias

no modo de operação do sistema electroprodutor [25].

Outros estudos, como [27], concluíram que por forma a garantir elevadas contribuições de energia

renovável variável nos sistemas electroprodutores, serão necessárias significativas percentagens de

curtailment.

3.4. Necessidade de controlabilidade sobre o consumo de energia

A controlabilidade dos sistemas electroprodutores sobre o consumo, normalmente denominada por

“gestão de consumo”, para fins de equilíbrio com a produção de energia elétrica, é um dos pontos que

ajuda a conferir uma melhor estabilidade ao sistema e uma maior flexibilidade.

Este conceito de controlabilidade consiste na implementação de medidas com objetivo de

influenciar o perfil de consumo de energia elétrica, mudando assim, os hábitos de consumo da população

num período específico de tempo. Estas medidas podem ser caracterizadas em quatro grupos,

dependendo do impacto no perfil de consumo, estando representados na Figura 3.8 [28].



Figura 3.8 – Medidas para o controlo sobre o consumo de energia elétrica (adaptada de: [28])

Este conceito ganha mais relevância com o aumento da contribuição de VRE, estando referenciado

por alguns estudos como o modo de operação economicamente mais viável para fins de suporte da

variabilidade das energias renováveis [29].

3.5. Necessidade de sistemas de armazenamento de energia

Como anteriormente referido, e reportado por diversas fontes, os sistemas de armazenamento de

energia apresentam um papel fulcral em cenários de estudo de alta integração de energias renováveis

variáveis. Estudos no âmbito da necessidade de armazenamento para cenários de 100 % de contribuição

de VRE [30]-[31] demonstram uma grande necessidade de capacidade de armazenamento. Em [30],

verifica-se que, para um cenário de contribuição 100% por parte de energia solar e eólica, repartida

igualmente entre as duas fontes, seria necessário transitar de uma capacidade de 11 GW para 277.9 GW,

num estudo realizado para as zonas de Nova Inglaterra, Nova Iorque, Médio Atlântico, Centro-Oeste e

parte da zona sul dos Estados Unidos da América. É importante salientar que a capacidade atual instalada

em todo o mundo é de aproximadamente 176.5 GW, sendo que 97% é constituída por centrais PHSS

[32]. Em [31] verifica-se as necessidades energéticas a serem armazenadas para cenários de 100% eólico

e 100% de energia solar, bem como para cenários de repartição entre as duas fontes de energia.

Verificou-se, para esse estudo, que um mix ideal por forma a reduzir as necessidades energéticas a serem

armazenadas seria de 70% proveniente de energia eólica e 30% de solar.

- Melhorar a eficiência dos

equipamentos e processos

- Poupança de energia

Eficiência energética

- Resposta dos consumidores ao

preço da eletricidade em mercado instantâneo

Mover consumo

- Utilização de tecnologias de

armazenamento

- Carregamentos de carros elétricos

Preencher horas de vazio (aumentar consumo)

- Controlo do consumo

- Resposta dos consumidores ao

preço da eletricidade em mercado instantâneo

Reduzir consumo nas horas de ponta

Metodologia


Capítulo 4 – Metodologia

4.1. Definição do problema

De acordo com o objetivo da dissertação, no presente capítulo descreve-se a metodologia

implementada na geração de um modelo de gestão de uma central renovável virtual (CRV) sem ligação

à rede elétrica, isto é, inserida num ambiente de autossustentabilidade. Pretende-se, deste modo,

identificar um comportamento ótimo da agregação de energia hidroelétrica e eólica. A CRV considerada

é constituída por uma central eólica e duas centrais hidroelétricas, estas últimas associadas a barragens

criando albufeiras com capacidade de regularização. Do ponto de vista da produção hidroelétrica, as

duas albufeiras estarão ligadas entre si, através da designada central de montante, instalada no

aproveitamento de montante e que turbina para a de jusante. A central hidroelétrica de jusante, associada

à albufeira de jusante, turbina para o curso de água onde se insere.

Como referido anteriormente, a geração eólica possui as características de uma fonte de energia

renovável variável no tempo. Desta forma, os modelos de gestão da CRV assumem que a geração eólica

é não controlável e a geração hidroelétrica controlável. O equilíbrio entre o consumo e a produção irá

ser garantido através da componente hídrica do sistema, atuando em fase de turbinagem caso a energia

eólica produzida não seja suficiente para suprir o consumo e em fase de bombagem caso a energia eólica

seja excedente. No entanto, é importante salientar que existem restrições de funcionamento inerentes

aos sistemas hídricos, por insuficiência de recurso ou de capacidade de armazenamento nas albufeiras,

podendo assim ocorrer a impossibilidade de turbinar ou bombar de água. Consequentemente, é

considerado a possibilidade de curtailment sobre a central eólica, capaz de diminuir a produção de

energia elétrica proveniente do mesmo, caso assim seja necessário, de modo a garantir o equilibro entre

a produção e o consumo de energia elétrica.

A modelação das centrais constituintes do sistema híbrido analisado, teve por base as características

dos aproveitamentos hidráulicos de Sabugal (a montante, no rio Côa, bacia hidrográfica do rio Douro)

e de Meimoa (a jusante, na ribeira de Meimoa, bacia hidrográfica do rio Douro), que constituem o caso

de estudo desta dissertação. Tais albufeiras estão atualmente interligadas tendo-se admitido que ambas

seriam equipadas com centrais hidroelétricas, sendo que a albufeira do Sabugal turbinaria para a de

Meimoa e esta última para o curso de água em que se insere, a ribeira de Meimoa, como antes

especificado. Adicionalmente, foram também consideradas as disponibilidades hídricas afluentes

àqueles aproveitamentos, o perfil de consumo de energia elétrica em Portugal Continental e uma série

anual teórica horária de potência gerada por uma turbina eólica de 2,05 MW , estabelecida previamente

para fins educativos. Os dados de base referidos anteriormente serão descritos de forma mais

pormenorizada na seção 4.3.

Na secção 4.4 sistematizam-se os modelos numéricos que caracterizam a produção de energia

elétrica nas centrais renováveis constituintes da CRV por fonte de energia.

Para analisar o problema, realizaram-se duas abordagens que visam estudar o modelo de gestão do

sistema da CRV. Inicialmente, criou-se um modelo de simulação através do software MATLAB que

define aproximadamente a operação conjunta das centrais renováveis constituintes do sistema. Pretende-

se, assim, implementar um algoritmo computacional de simulação da exploração coordenada das



diferentes centrais em presença, que, no essencial, é maioritariamente constituído por comandos lógicos

(IF, ELSE IF, ELSE), que descrevem os casos possíveis de operação da CRV e a respetiva decisão.

Porém, é evidente que os seguimentos dos comandos lógicos aplicados poderão não representar o

comportamento ótimo da agregação de energia hidroelétrica e eólica. Torna-se assim necessário

averiguar o quanto próximo se apresenta o modelo criado do ótimo pretendido.

Consequentemente, procedeu-se à otimização do sistema através do software GAMS. Recorreu-se,

assim, a funções, variáveis de decisão e restrições do sistema que descrevem o problema, a fim de se

realizar a otimização do modelo de gestão da CRV. O objetivo será, através do programa de otimização

GAMS, obter a melhor decisão a ser tomada a cada hora de modo a obter-se o menor custo de produção

de energia elétrica. Tal custo dependerá dos custos de operação e manutenção das respetivas fontes de

energia, do desperdício de energia proveniente da energia eólica e das descargas efetuadas nas albufeiras

consideradas que não se traduziram em produção de energia elétrica.

Mais precisamente, pretende-se efetuar o equilíbrio entre a produção e o consumo de energia elétrica de

forma a obter o menor desperdício de energia, para o que se considerou prioritária a produção de energia

eólica a par com a minimização do número mínimo de descargas das albufeiras quando os volumes de

água em jogo excedem a respetiva capacidade útil. Relativamente à associação das albufeiras, será dado

prioridade à produção na albufeira de montante, visto que o volume turbinado na central hidroelétrica

de montante será descarregado na albufeira de jusante, mantendo assim esse volume disponível no

sistema, logo, contribuindo para um melhor aproveitamento de água. Note-se que, a decisão tomada a

cada passo de cálculo poderá influenciar o passo de cálculo seguinte e assim sucessivamente, visto que

a decisão de produção de energia elétrica em qualquer uma das albufeiras irá determinar o volume

armazenado em ambas. Importa mencionar que o passo de cálculo adotado foi a hora.

4.2. Caso de estudo

Os aproveitamentos hidráulicos de Sabugal e de Meimoa constituem o caso de estudo adotado nesta

dissertação. Pertencentes ao aproveitamento hidroagrícola de Cova da Beira (AHCB), destinam-se

principalmente à rega e abastecimento público, apresentando ainda a componente de produção de

energia elétrica. No presente trabalho apenas se usaram as características das albufeiras e dos

correspondentes circuitos hidráulicos, sem atender às necessidades de rega, contudo, não se quis deixar

de apresentar o sistema real em que estas albufeiras estão integradas.

O AHCB localiza-se na região da Cova da Beira, mais precisamente na parte setentrional da Beira

Baixa, e permite o abastecimento público de aproximadamente 80000 habitantes, dos concelhos de

Sabugal, Almeida, Pinhel, Penamacor, Belmonte e Fundão. Beneficia, ainda, uma área regada de 12360

hectares. Em termos de produção de energia elétrica, está atualmente equipado com a potência de 6

MW, instalada na central hidroelétrica Sabugal-Meimoa ou Central de Meimão, que capta caudais na

albufeira do Sabugal e os restitui na albufeira de Meimoa [33]. O sistema de captação e armazenamento

é precisamente constituído por aquelas duas barragens e respetivas albufeiras e pelo circuito hidráulico

de Sabugal-Meimoa que as interliga.

A principal infraestrutura de transporte de água, denominado de canal condutor geral (CCG),

apresenta um comprimento de cerca 55 km, constituindo a rede primária de rega do aproveitamento

hidroagrícola. Associado a esse mesmo canal, encontram-se diversas estruturas de compensação dos

Metodologia


volumes transportados, tais como, reservatórios semienterrados, barragens de aterro e um canal

reservatório.

Na Figura 4.1 é possível observar a representação esquemática do AHCB, incluindo as áreas que

beneficia e alguns dos troços que o compõem. O primeiro troço (T0 a T4 – Figura 4.1) é constituído

pelo canal e barragem dos Escarigo, pelo Canal reservatório da Meimoa e pelas redes secundárias de

rega, viária e de drenagem do bloco da Meimoa. Com a construção da barragem do Sabugal e do circuito

hidráulico Sabugal-Meimoa, seguiu-se a construção do segundo troço (T4 a T7 – Figura 4.1), composto

pelo reservatório de Belmonte, pela barragem de Monte do Bispo e pelas redes secundárias de rega,

viária e de drenagem dos blocos de Belmonte e Caria. A fase final deste projeto deu-se com a construção

da central de Meimão e do terceiro e último troço (T7 a T12 – Figura 4.1), constituído pelos reservatórios

de compensação e pelas respetivas redes secundárias de rega, viária e de drenagem dos blocos de

Covilhã, Fundão, Fatela e Capinha [33].

Figura 4.1 – Esquema da constituição do aproveitamento hidroagrícola de Cova da Beira (retirada de [33]).

Como referido anteriormente, na presente dissertação apenas foi tida em conta a sua componente

que visa a produção de energia elétrica, constituída pelas barragens de Sabugal e de Meimoa, bem como

pelo circuito que as interliga e pela central hidroelétrica de Meimão, neste último caso, no pressuposto

de equipada com grupos reversíveis. Adicionalmente admitiu-se que a barragem de Meimoa estaria

igualmente equipada com uma central hidroelétrica.

A modelação das centrais hidroelétricas constituintes do sistema híbrido em estudo teve por base

algumas das características dos aproveitamentos hidráulicos de Sabugal e de Meimoa, tais como a

geometria das albufeiras e os correspondentes, níveis de pleno armazenamento (NPA) e mínimo de

exploração (NME). Admitiu-se, ainda, que as perdas de carga nos circuitos de produção de energia

seriam de 3% das quedas brutas. Na definição destas últimas quedas considerou-se, no caso da central



de montante, o desnível topográfico real entre as albufeiras de Sabugal e da Meimoa, e, no caso da

central de jusante, uma queda bruta teórica para o que se atendeu à inserção topográfica do

aproveitamento/albufeira de Meimoa. As características relevantes para o objetivo em vista estão

sistematizadas na Tabela 4.1. Anote-se que o volume mínimo corresponde ao ocorrente quando a

albufeira está no nível mínimo de exploração (NME) e que o volume máximo é o definido pelo nível de

pleno armazenamento (NPA). Para fins de produção de energia elétrica na central de montante,

considerou-se que a queda máxima ocorre quando a albufeira de montante está no nível de pleno

armazenamento e a de jusante está no nível mínimo de exploração e a queda útil mínima quando a

albufeira de jusante se encontrará no nível de pleno armazenamento, conforme esquematizada na Figura

4.3. No que concerne à hipotética central de jusante, admitiram-se quedas varáveis entre um máximo e

um mínimo para albufeira de Meimoa respetivamente no NPA e no NME (Figura 4.3). Encontra-se,

ainda, ilustrado na Figura 4.2 as curvas de volumes armazenados em função da cota para ambas as

albufeiras.

Figura 4.2 – Curva de volumes armazenados em função da cota: à esquerda para a albufeira do Sabugal; à

direita para a albufeira de Meimoa

Desprezando-se as perdas por evaporação, a exploração de qualquer uma das albufeiras tem de ser

feita de modo a que o nível não desça abaixo do mínimo. Estando a albufeira cheia, ou seja, no nível de

pleno armazenamento, os volumes afluentes não utilizados são lançados para jusante através de

descarregadores.

Tabela 4.1 - Características associadas às albufeiras dos aproveitamentos hidráulicos de Meimoa-Sabugal

5 A barragem da Meimoa apenas se destina ao armazenamento. Como tal, as quedas brutas consideradas são fictícias e apenas

para o uso nesta dissertação.

Características das albufeiras do caso de estudo Albufeira do Sabugal

(a montante)

Albufeira de Meimoa

(a jusante)

Volume mínimo/máximo - [hm3] 37,2 / 114,1 7,3 / 39,0

Nível de pleno armazenamento (NPA) – [m] 790,0 568,5

Nível mínimo de exploração (NME) – [m] 774,0 547,0

Queda bruta mínima/máxima – [m] 205,5 / 243,0 128,5 / 150,05

770

775

780

785

790

795

35 55 75 95 115

Co

ta (

m)

Capacidade total (hm3)

545

550

555

560

565

570

0 10 20 30 40

Co

ta (

m)

Capacidade total (hm3)

Metodologia


Figura 4.3 – Esquema representativo da queda bruta mínima e máxima para cada albufeira

4.3. Dados de base

4.3.1. Escoamentos

A transposição de caudais fluviais, de modo a se obterem as disponibilidades afluentes aos

aproveitamentos do Sabugal e de Meimoa, processou-se a partir da estação hidrométrica de Castelo

Bom, localizada no distrito da Guarda. A série histórica de caudais médios diários aí disponível

compreende, 54 anos hidrológicos (de outubro de 1957 até setembro de 2011), tendo os respetivos

valores sido adquiridos através do Sistema Nacional de Informação de Recursos Hídricos (SNIRH) [34].

É ainda importante salientar que os dados obtidos não apresentavam quaisquer falhas de registo,

tratando-se, portanto, de uma a série completa.

O modelo de transposição utilizado é um modelo de regionalização, que tem como parâmetro a

altura de escoamento anual médio. A sua aplicação obriga à proximidade das alturas do escoamento

anual médio na bacia hidrográfica com registos de escoamento, a partir da qual se processa a

transposição, 𝐻1̅̅̅̅ (mm), e na bacia hidrográfica para a qual se pretende estimar tais escoamentos, 𝐻2̅̅̅̅

(mm). A equação através da qual se processa a transposição de escoamentos é dada por [35]:

𝑄𝑖,𝑗2 = 𝑄𝑖,𝑗

1𝑄𝑚𝑜𝑑2𝑄𝑚𝑜𝑑1

(4.1)



onde:

𝑄𝑖,𝑗𝑘 caudal médio diário no dia j do ano i na secção k [m3/s].

𝑄𝑚𝑜𝑑𝑘 caudal modular na secção k;

O caudal modular da secção k pode ser obtido através da equação (4.2).

𝑄𝑚𝑜𝑑𝑘 =𝑉𝐾̅̅ ̅ ∗ 10

6

𝑡=𝐻𝐾̅̅ ̅̅ ∗ 𝐴𝐵 ∗ 10

3

𝑡 (4.2)

onde:

𝑄𝑚𝑜𝑑𝑘 caudal modular na secção k [m3/s].

𝑉𝐾̅̅ ̅ volume do escoamento anual médio da bacia hidrográfica em estudo [hm3].

𝐻𝐾̅̅ ̅̅ altura de escoamento anual médio da bacia hidrográfica em estudo [mm3].

𝐴𝑏 área da bacia hidrográfica [km2].

𝑡 tempo [s];

Com o objetivo de caracterizar o caudal modular, torna-se necessário obter o escoamento anual

médio, H2, nas secções (das barragens de Sabugal e de Meimoa), para as quais se pretende transpor a

informação hidrométrica. Para tanto, recorreu-se, aos seguintes métodos: fórmula de Turc, relações

regionais de Quintela e mapas de isolinhas da altura do escoamento anual médio.

Caracterizado por duas equações para diferentes períodos, uma representativa de um período anual

e outra para um período de 10 dias, o método de Turc foi desenvolvido com o objetivo de calcular a

evapotranspiração real de uma dada região [36]. Nesta dissertação apenas foi considerada a equação

referente ao período anual, que apresenta como dados de entrada ou input a temperatura média anual e

a precipitação média anual da região em estudo.

A temperatura média anual (�̅�) foi obtida através da Figura A.1, presente no Anexo A, e a

precipitação média anual através do SNIRH. O método anteriormente mencionado utiliza as equações

(4.3), (4.4), (4.5) e (4.6) aplicadas à região em estudo [35].

𝑆𝑒 (

�̅�

𝐿)

2

≥ 0.1 ⇒ �̅� =

�̅�

√0.9 + (�̅�𝐿)

2

(4.3)

𝑆𝑒 (�̅�

𝐿)

2

≤ 0.1 ⇒ �̅� = �̅� (4.4)

Onde:

�̅� precipiação média anual (mm)

�̅� evapotranspiração real média anual ou défice de escoamento anual médio (mm)

{

Metodologia


A 𝐿 é definida através da seguinte equação:

𝐿 = 300 + 25�̅� + 0.05�̅�3 (4.5)

Por fim, a altura de escoamento anual médio, �̅�, é estimada através da equação do balanço

hidrológico:

�̅� = �̅� + �̅� ⇔ �̅� = �̅� − �̅� (4.6)

O segundo método utilizado nesta dissertação por forma a obter o escoamento anual médio

relaciona a precipitação média anual com a altura de escoamento médio anual consoante a temperatura

média anual do ar e o tipo de solo da bacia hidrográfica [37] – Figura A.2 do Anexo A. Por fim, na

Figura A.3, igualmente no anexo A, apresenta-se o mapa de isolinhas do escoamento anual médio

utilizado na estimação direta de H2.

As características das bacias hidrográficas nas secções das barragens do Sabugal e de Meimoa,

relevantes para o cálculo da altura de escoamento médio anual são representadas na Tabela 4.1, bem

como os resultados obtidos. O valor utilizado de altura de escoamento médio anual para o cálculo do

volume do escoamento anual médio e consequentemente do cálculo do caudal modular foi a média entre

dos resultados três métodos estudados, sendo que do método do mapa de isolinhas da altura de

escoamento anual médio se retirou o valor de 350 mm.

Tabela 4.2 – Escoamento anual médio afluente as albufeiras de Sabugal e de Meimoa

6 ANEXO A – Figura A.1 7 ANEXO A – Figura A.3 8 ANEXO A – Figura A.2 9 ANEXO A – Figura A.3

Albufeira

Temperatura

média anual

[ºC]

Área da

bacia

hidrográfica

[km2]

Precipitaç

ão média

anual

[mm]

Altura do escoamento médio anual

[mm] Volume do

escoamento

anual

médio

[hm3]

Método

de Turc

Método de

Quintela Mapa

de

Isolinhas

Média Solo

a

Solo

b

Albufeira

do

Sabugal 11,256

130.92[34] 1147.00[34] 572.8 5903 5107

3508

505.7 66.21

Albufeira

de

Meimoa

60. 27[34] 1014.00[34] 457.1 5005 4509 439.3 26.48



4.3.2. Perfil de consumo de energia elétrica

De modo a representar um consumo local fictício de energia elétrica do ambiente em estudo,

recorreu-se ao perfil de consumo de energia elétrica em Portugal Continental no ano hidrológico de

2016-2017. Os correspondentes dados foram recolhidos através da plataforma online das redes

energéticas nacionais (REN) [38].

Visto tais dados se referirem a períodos de 15 min, houve que referi-los à hora de modo a que

todos os dados de entrada tivessem a mesma discretização temporal.

Procurou-se, ainda, determinar um valor do consumo de energia elétrica que permitisse abordar

o tema, nem muito baixo havendo excesso de potência, nem muito alto resultando excesso de falhas.

Como tal, considerou-se um consumo local fictício a satisfazer representativo de 0,15% do perfil de

consumo de energia elétrica em Portugal Continental, ou seja:

𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎(𝑡) = 𝐶𝑃𝑜𝑟𝑡𝑢𝑔𝑎𝑙(𝑡) ∗ 0.15% (4.7)

Para efeitos de simulação foi necessário considerar dois perfis de consumo devido aos anos

bissextos que ocorrem no período contínuo de 54 anos hidrológicos adotados nos estudos. A

diferença entre estes dois perfis de consumo reside exclusivamente no dia 29 de fevereiro dos anos

bissextos, sendo que os correspondentes valores foram obtidos através da média entre os valores de

cada hora do dia 28 de fevereiro e 1 de março.

Num contexto geral, o perfil de consumo local considerado resulta num consumo de energia

elétrica anual de 74.02 GWh, num ano não bissexto, e de 74.23 GWh, num ano bissexto.

4.3.3. Custos de operação e manutenção

Os custos de operação e manutenção considerados no presente trabalho são apresentados na

Tabela 4.2. Como será referido mais à frente, considerou-se o custo de produção na albufeira de

montante inferior aos custos de operação na albufeira de jusante para, de algum modo, conferir

prioridade à albufeira de montante na componente de otimização.

Tabela 4.3 – Custos de operação e manutenção considerados para as centrais constituintes da CRV

4.4. Modelação das componentes constituintes do sistema

Para a modelação das centrais hidroelétricas e da central eólica constituintes da CRV em estudo,

utilizaram-se funções que descrevem o modo de operação dependendo da disponibilidade do recurso

armazenado (centrais hidroelétricas) e do recurso natural (central eólica) de modo a determinar a

potência passível a ser produzida por cada central em cada instante de tempo. Nas secções que se seguem

estão descritos os modelos físicos utilizados.

Centrais hidroelétricas Central

eólica Fase turbina (C.H1 / C.H2) Fase bombagem

Custo O&M [€/MWh] (15/16)[39] 15 13[40]

Metodologia


4.4.1. Modelo de geração eólica

A potência extraída do vento por uma turbina eólica pode ser estimada através da equação (4.8)

[41].

𝑃𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙 =1

2𝜌𝑎𝐴𝑅𝑣

3𝐶𝑝 (4.8)

Onde:

𝑃𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙 potência mecânica extraída do vento [W].

𝜌𝑎 densidade do ar [kg/m3].

𝐴𝑅 área do rotor [m2].

𝑣 velocidade do vento [m/s].

𝐶𝑝 coeficiente de potência da turbina;

Contudo, tendo por objetivo simplificar os modelos de otimização e simulação, foi fornecido pelo

LNEG uma série anual teórica, com intervalo horário, representativa da potência extraída por uma

turbina eólica de 2,05 MW.

A metodologia adotada para a formação da série fornecida provêm de um estudo realizado em 2016

por [42]. Nesta investigação, com o objetivo de simplificar a obtenção da potência extraída por uma

turbina, o autor, optou por simular o comportamento da potência elétrica produzida por uma turbina

eólica, tendo por base a sua curva de potência. Para tal, foram obtidas experimentalmente curvas de

potência para dois modelos distintos de turbinas de 2 MW pertencentes a uma central eólica, e

posteriormente determinadas as regressões que melhor se ajustavam aos dados. Procedeu-se ainda à

validação das regressões desenvolvidas por via de comparação entre os valores de potência obtidos pela

regressão desenvolvida e os valores das séries de potências medidas experimentalmente para essa

mesma central. Como é possível observar pela Figura 4.4, os valores medidos experimentalmente à saída

da central eólica e obtidos através das curvas desenvolvidas são bastante próximos, sendo os valores

dados pelo método ligeiramente superiores para a gama de níveis inferiores de potência extraída.

Figura 4.4 – Representação gráfica dos valores de potência extraída de uma turbina de 2,05 [MW]. A azul

estão representados os valores determinados através da metodologia implementada tendo por base a curva

de potência. A preto e cinzento estão representados os valores de potência real medida, respetivamente, na

subestação da central e nas turbinas (retirada de [42]).



Por conseguinte, a potência extraída pela central eólica foi determinada com recurso à equação

(4.9).

𝑃𝑒𝑜𝑙_𝑒𝑥𝑡(𝑡) = 𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑎(𝑡) ∗ 𝑁𝑇 (4.9)

onde:

𝑃𝑒𝑜𝑙_𝑒𝑥𝑡 potência extraída pela central eólica em MW, a cada iteração.

𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑎 potência extraida pela turbina de 2 MW, a cada iteração.

𝑁𝑇 representa o número de turbinas;

Contudo, devido à possibilidade de não satisfação das necessidades de bombagem quando a

potência consumida é inferior à potência extraída pela central eólica, tema que será abordado com maior

pormenor mais à frente nesta dissertação, tornou-se estritamente necessário a criação de um mecanismo

que tivesse a capacidade de diminuir a potência proveniente da central eólica. Desta forma, adicionou--

se um fator de aproveitamento da potência extraída pela central eólica, representado pela equação (4.10):

0 < 𝑋(𝑡) < 1 (4.10)

Consequentemente, a potência extraída pela central eólica é dada pela equação (4.11).

𝑃𝑒𝑜𝑙(𝑡) = 𝑃𝑒𝑜𝑙_𝑒𝑥𝑡(𝑡) ∗ 𝑋(𝑡) (4.11)

4.4.2. Modelo de geração hidroelétrica

A produção de energia elétrica proveniente da hidroeletricidade pode ser representa pela equação

(4.12) [43]:

𝑃𝐻𝑖𝑑𝑟𝑖𝑐𝑎 = 𝑔 ∗ 𝜌𝑤 ∗ 𝜂𝑡(𝑄) ∗ 𝐻𝑢 ∗ Q (4.12)

Onde:

𝑃𝐻𝑖𝑑𝑟𝑖𝑐𝑎 potência hídrica [W].

𝑔 aceleração gravítica [m/s2].

𝜌𝑤 densidade da água [kg/m3].

𝜂𝑡(𝑄) rendimento da turbina em função do caudal turbinado

𝐻𝑢 queda útil

Q caudal turbinado pela turbina [m3/s];

Como referido anteriormente na secção 4.2, a modelação das centrais hidroelétricas do sistema

híbrido tiveram por base características dos aproveitamentos do caso de estudo, bem como

considerações adicionais que se consideram razoáveis para o âmbito em estudo.

Nesse contexto, foi considerado que cada central hidroelétrica estava equipada com turbinas do tipo

Francis, com a potência de 10 MW, perfazendo 20 MW de potência hídrica instalada. O rendimento das

turbinas foi determinado com recurso à curva característica de rendimentos de uma turbina Francis,

representada na figura abaixo [44], que descreve o valor do rendimento em função do caudal máximo

turbinável. Através da análise da Figura 4.5, observa-se que apenas é possível obter alguns pontos da

curva de rendimento com maior certeza (Tabela 4.4), tendo sido necessário efetuar uma interpolação

linear por troços, de modo a obter os restantes valores constituintes da curva de rendimento.

Metodologia


Tabela 4.4 – Pontos da curva de rendimento

considerados para fins de interpolação

Figura 4.5 – Curva de rendimento de uma turbina Francis (retirada de: [44]).

Introduzindo o valor de queda bruta máxima (Tabela 4.1) reduzida de 3% para atender às perdas

de carga na equação (4.12) obtém-se o valor de caudal máximo de projeto para a potência máxima pré-

-fixada da turbina (10 MW).

Seguidamente, criou-se um vetor com 180 valores de caudal igualmente espaçados entre o caudal

máximo turbinável e o caudal mínimo compatível com o funcionamento da turbina (20% daquele

máximo), ou seja, 180 caudais passiveis de serem turbinados (𝑄𝑡(𝑘)) e, por interpolação linear com base

nos valores da Tabela 4.4, obteve-se uma curva de rendimento característica das turbinas com bastante

detalhe. Este procedimento destinou-se apenas a diminuir o tempo de processamento dos algoritmos

computacionais aplicados pois permitiu evitar a necessidade de constantemente realizar interpolações

para obter rendimentos.

Visto que as duas albufeiras do caso de estudo apresentam diferentes características, tem-se que a

potência hídrica K, produzida na central hidroelétrica X, é dada pela equação 4.13, onde é considerado

um valor de perdas de carga de 3%, pelo que a variável que figura na equação não é a queda útil, como

na equação (4.12), mas antes a queda bruta 𝐻𝑏 ,ou seja, o desnível topográfico. O caudal turbinado varia

perante a necessidade de potência por forma a equilibrar a produção e o consumo de energia elétrica e

consequentemente o rendimento da turbina.

𝑃𝑡𝑥(𝐾) = 𝑔 ∗ 𝜌𝑤 ∗ 𝜂𝑡(𝑄𝑡𝑥(𝑘)) ∗ 𝐻𝑏𝑥 ∗ 𝑄𝑡𝑥(𝑘) ∗ 0.97 (4.13)

A aplicação da metodologia descrita permite obter a curva de potências em função do caudal

turbinado de cada central hidroelétrica e respetiva regressão linear, quando aplicado o cálculo a todo o

vetor de caudais passíveis a turbinar (𝑄𝑡𝑥(𝑘)). É importante salientar que a curva de potências obtida

varia a cada instante de tempo, visto que o armazenamento disponível nas albufeiras se altera a cada

iteração, com consequentemente alteração do nível da superfície livre e, logo, da queda bruta disponível.

Como tal, em fase de simulação serão realizadas interpolações lineares a cada iteração. Assim, obtida a

curva de potências em função do caudal é posteriormente calculado o caudal turbinado determinada pela

necessidade de dada potência. Na fase de otimização será calculado o caudal necessário através das

regressões lineares obtidas previamente para esse fim. O uso de uma metodologia diferente entre a

simulação e otimização deve-se ao facto das características do programa GAMS não permitirem o uso

Percentage

turbine

flow (%)

Turbine

Efficiency

(%)

20,00 56

22,50 60

30,00 70

42,50 80

73,75 90

90,00 94

100,00 92



de interpolações. Consequentemente, na componente de otimização, o caudal turbinado é definido pela

equação (4.14), onde o declive da regressão linear é representado pela variável 𝑚𝑥 e a ordenada da

origem é representada pela variável 𝐵𝑥. A variável 𝑥 representa, novamente, a albufeira selecionada:

𝑄𝑡𝑥(𝑡) ∗ 𝑚𝑥 = 𝑌𝑥(𝑡) ∗ (𝑃t𝑥(𝑡) − 𝐵𝑥) (4.14)

No que diz respeito à bombagem, considerou-se um rendimento constante de 70% e, tal como em

fase de turbina, perdas de carga de 3%. Sendo assim, a equação (4.15) define a potência de bombagem.

Pelas mesmas circunstâncias verificadas para a fase de turbina, o caudal de bombagem na componente

de otimização é calculado com recurso ao uso de curvas de potência, conforme na equação (4.16), em

que Hb representa, novamente, a queda bruta.

𝑃𝑏(𝑡) =𝑄𝑏(𝑡) ∗ 𝜌𝑤 ∗ 9.8 ∗ 𝐻𝑏1 ∗ 1.03

𝜂𝑏 (4.15)

𝑄𝑏(𝑡) ∗ 𝑚𝑏 = 𝑌𝑏(𝑡) ∗ (𝑃𝑏(𝑡) − 𝐵𝑏) (4.16)

As limitações técnicas relativas à componente hídrica do sistema, mais especificamente à máquina,

são garantidas, no caso da simulação, através de comandos lógicos pertencentes ao modelo de

simulação, descrito mais à frente neste relatório, na seção 4.5.

Por outro lado, no caso da otimização, essas limitações são garantidas pelas equações (4.17), (4.18),

(4.19) e (4.20). A variável 𝑌𝑥(𝑡) é definida como uma variável binária, podendo apenas apresentar o

valor de 0 ou 1, sendo que, em fase de produção de energia elétrica, retorna o valor de 1 (𝑌𝑥 = 1) e de

não produção o valor de 0 (𝑌𝑥 = 0):

𝑄𝑡𝑥(𝑡) ≥ 𝑄min_t𝑥 ∗ 𝑌𝑥(𝑡) (4.17)

𝑄𝑡𝑥(𝑡) ≤ 𝑄max_t𝑥 (4.18)

𝑄𝑏(𝑡) ≥ 𝑄min _𝑏 ∗ 𝑌𝑏(𝑡) (4.19)

𝑄𝑏(𝑡) ≤ 𝑄max _𝑏 (4.20)

Relativamente às condições inicias de armazenamento, considerou-se uma queda bruta inicial, e

consequentemente um armazenamento inicial, sensivelmente correspondente ao centro de massa do

volume da albufeira para o que aquela queda foi fixada em 2/3 da queda bruta máxima [45]. Para tal

queda, o armazenamento inicial da albufeira a montante é de 70,41% e da albufeira a jusante é de 62,09%

(cotas da superfície livre de 784.667 [m] e de 561.333 [m], respetivamente).

Na componente de simulação, o armazenamento será controlado novamente através de comandos

lógicos. Quando ocorre a produção de energia elétrica numa das albufeiras, será retirado dessa albufeira

o valor de volume de água correspondente ao caudal turbinado durante uma hora. Caso a produção de

energia elétrica seja efetuada na albufeira a montante, esse mesmo valor será adicionado ao

armazenamento da albufeira a jusante. A cada iteração é também adicionado o caudal fluvial afluente

correspondente a essa mesma iteração e efetuadas descargas, caso estas sejam necessárias, para não

Metodologia


exceder o valor de armazenamento máximo. Em caso de ocorrência de bombagem, o volume de água

bombado será retirado ao armazenamento de jusante e adicionado ao armazenamento de montante.

Relativamente à componente de otimização, as limitações de armazenamento são garantidas através

das equações (4.21) e (4.22). O armazenamento na albufeira a montante (x=1) é definido pela equação

(4.23) quando t é igual a 1 (armazenamento inicial) e pela equação (4.24) quando t é superior a 1. O

armazenamento na albufeira a jusante (x=2) é definido pela equação (4.25) quando t é igual a 1 e pela

equação (4.26) quando t é superior a 1.

𝐴𝑟𝑚𝑥(𝑡) ≥ 𝐴𝑟𝑚min𝑥 (4.21)

𝐴𝑟𝑚𝑥(𝑡) ≤ 𝐴𝑟𝑚max𝑥 (4.22)

𝑇 = 1 𝐴𝑟𝑚1(1) = (𝐴𝑟𝑚max1*𝐴𝑖𝑛𝑖_1 ∗ 10−6 ) + 3600 (𝑄𝑎1(1) − 𝑄𝑡1(1) +

𝑄𝑏(1)) − 𝐷1(𝑡) (4.23)

𝑇 > 1 𝐴𝑟𝑚1(𝑡) = (𝐴𝑟𝑚1(𝑡 − 1)∗ 10−6) + 3600(𝑄𝑎1(𝑡) − 𝑄𝑡1(𝑡) + 𝑄𝑏(𝑡)) −

𝐷1(𝑡) (4.24)

𝑇 = 1 𝐴𝑟𝑚2(1) = (𝐴𝑟𝑚max2*𝐴𝑖𝑛𝑖_2 ∗ 10−6) + 3600(𝑄𝑎2(1) + 𝑄𝑡1(1) −

𝑄𝑡2(1) − 𝑄𝑏(1)) − 𝐷2(𝑡) (4.25)

𝑇 > 1 𝐴𝑟𝑚2(𝑡) = (𝐴𝑟𝑚2(𝑡 − 1)∗ 10−6) + 3600(𝑄𝑎2(𝑡) + 𝑄𝑡1(𝑡) − 𝑄𝑡2(𝑡) −

𝑄𝑏(𝑡)) − 𝐷2(𝑡) (4.26)

Resta ainda referir que:

As variáveis 𝐷1(𝑡) e 𝐷2(𝑡) representam, respetivamente, as descargas efetuadas em 1 e em

2, a cada instante de tempo;

𝑄𝑎𝑥 representa os caudais afluentes às albufeiras, a cada iteração t;

𝐴𝑟𝑚min𝑥 , 𝐴𝑟𝑚max𝑥 e 𝐴𝑖𝑛𝑖_𝑥 representam, respetivamente, a capacidade mínima da

albufeira 𝑥, a capacidade máxima da albufeira 𝑥 e a percentagem de armazenamento inicial

considerada;

As equações (4.27) e (4.28) fornecem as cotas das albufeiras em função do armazenamento

disponível, respetivamente, na albufeira de montante e na de jusante. A partir das mesmas, torna-se

possível determinar as quedas brutas nas albufeiras dadas pelas equações (4.29) e (4.30).

𝐶𝑜𝑡𝑎1(𝑡) = (−0.0010 ∗ (𝐴𝑟𝑚1(𝑡) ∗ 10−6)2) + (0.3588 ∗ 𝐴𝑟𝑚1(𝑡) ∗ 10

−6)

+762.30 (4.27)

𝐶𝑜𝑡𝑎2(𝑡) = (−0.0107 ∗ (𝐴𝑟𝑚2(𝑡) ∗ 10−6)2) + (1.1595 ∗ 𝐴𝑟𝑚1(𝑡) ∗ 10

−6)

+539.53 (4.28)

𝐻𝑏1(𝑡) = (𝐶𝑜𝑡𝑎1(𝑡) − 𝐶𝑜𝑡𝑎2(𝑡)) (4.29)

𝐻𝑏2(𝑡) = ( 𝐶𝑜𝑡𝑎2(𝑡) − 418.5) (4.30)



4.5. Modelo de gestão do sistema

Como referido anteriormente, as componentes de simulação e otimização apresentam diversas

diferenças devido a serem realizadas por softwares distintos, consequentemente, com diferentes modos

de operação. Desta forma, as secções que se seguem pretendem dar ênfase ao modelo de gestão do

sistema, isto é, à modelação adotada em cada uma das vertentes em estudo, de modo a representar as

hipóteses (otimização) ou decisões (simulação) que descrevem a forma como o sistema se mantém

autossustentável, sem existir a necessidade de compra ou venda de energia elétrica.

4.5.1. Simulação

O modelo de gestão do sistema, na componente de simulação, processa-se por comandos lógicos

que descrevem todas as fases de decisão possíveis. Para a produção de energia elétrica considerou-se

que a prioridade de produção provém da central eólica, seguido da produção na central hidroelétrica de

montante e por fim, na de jusante. Tal escala de prioridades tem por objetivo uma melhor gestão da água

armazenada pelo sistema, sendo que, a produção na albufeira de montante irá manter água disponível

no sistema, pois a mesma será armazenada na albufeira de jusante. Contrariamente, a produção na central

hidroelétrica de jusante, resultará numa “perda de água” para o sistema, pois a mesma seguirá para o

curso natural do rio. Foi ainda considerada uma exceção à anterior sequência de prioridades, quando a

potência necessária a ser produzida, traduzida pela equação (4.33), é inferior a ambas as potências

máximas das centrais hidroelétricas instaladas. Neste caso, confere-se prioridade à produção de energia

na central hidroelétrica de jusante relativamente à de montante, devido a ser uma grande quantidade de

energia e consequentemente um grande volume de água. Achou-se, assim, que o esvaziamento na

albufeira de jusante seria menos prejudicial para o sistema electroprodutor, do que na albufeira de

montante.

O caudal turbinado é obtido através da interpolação da curva de potências obtida, representada pela

equação (4.13).Visto que, a cada iteração, o armazenamento das albufeiras se altera, alterando

consequentemente o nível da superfície livre e, logo, a queda bruta, é realizada uma nova interpolação

e determinada uma nova curva de potências a cada hora.

O sistema lógico construído para este problema é caracterizado por três conjuntos de testes lógicos.

Primeiramente, será analisado a componente de potência necessária de modo a equilibrar a produção e

o consumo, representado pela equação (4.31):

𝑃𝑛𝑒𝑐 = 𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 − 𝑃𝑒𝑜𝑙_𝑒𝑥𝑡 (4.31)

Recorde-se que a variável 𝑃𝑒𝑜𝑙(𝑡) obedece à equação (4.9).

Caso a equação (4.31) apresente resultado positivo, estaremos em fase de produção de energia

elétrica. Esta fase é caracterizada por quatro hipóteses, representas pelas equações (4.32), (4.33), (4.34)

Metodologia


e (4.35) consoante: a potência necessária a ser produzida é inferior à potência mínima das centrais

hidroelétricas (4.32); é superior à potência mínima e inferior à potência máxima da central hidroelétrica

a montante (4.33); é superior à potência mínima e inferior à potência máxima da central hidroelétrica a

jusante (4.34); ou, por fim, é superior à potência máxima das centrais hidroelétricas (4.35):

𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃min_t1 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃min_t2 (4.32)

𝑃𝑛𝑒𝑐 > 𝑃min_t1 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃max_t1 (4.33)

𝑃𝑛𝑒𝑐 > 𝑃min_t2 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃max_t2 (4.34)

𝑃𝑛𝑒𝑐 > 𝑃max_t1 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 > 𝑃max_t2 (4.35)

Pelo contrário, se a equação (4.31) apresenta resultado negativo, estaremos em fase de consumo de

energia elétrica, existindo assim três casos possíveis. Se o módulo da potência necessária for maior do

que a potência mínima de bombagem e menor do que a potência máxima de bombagem, representado

pela equação (4.36), existe a possibilidade de aumentar o consumo através do sistema de bombagem, ou

contrariamente; caso contrário, ou seja, se o módulo da potência necessária for inferior à potência de

bombagem mínima (4.37), diminuísse a produção de energia elétrica proveniente da central eólica.

Existe ainda a possibilidade do módulo de potência ser superior à potência máxima em fase bomba

(4.38).

𝑃max_𝑏 > |𝑃𝑛𝑒𝑐| > 𝑃min_𝑏 (4.36)

|𝑃𝑛𝑒𝑐| < 𝑃min_𝑏 (4.37)

|𝑃𝑛𝑒𝑐| > 𝑃max_𝑏 (4.38)

É importante salientar que apenas uma das hipóteses representadas pelas equações (4.32) até (4.38)

é possível de acontecer. Isto é, do ponto de vista da implementação em linguagem de programação, o

sistema compreende um IF, seguido de ELSE IF e por fim de um ELSE10. Para uma melhor compreensão,

a Figura 4.6 representa o primeiro conjunto de testes lógicos, onde as linhas a azul representam o

comando lógico IF. A amarelo encontram-se evidenciadas os comandos ELSE IF. Por fim, a vermelho

exibe-se o comando lógico ELSE.

10 IF,ELSE IF e ELSE são expressões lógicas que resultam em valores lógicos. Caso a expressão lógica IF se verifique o

valor retornado é o valor 1, sendo este representado como verdadeiro, ou 0 quando a condição é falsa. O comanda lógico

ELSE IF é executado com uma ou mais condições quando a condição IF é falsa. O comando lógico ELSE ocorre quando

o comando lógico IF ou os comandos lógicos ELSE IF são dados como falsos.



Figura 4.6 – Representação esquemática do primeiro conjunto de testes lógicos realizados para fins de simulação

Após a escolha da opção proveniente do primeiro conjunto de testes lógicos, averiguar-se-á se

existem condições de armazenamento, de modo a realizar a turbinagem ou bombagem.

Tal etapa pode ser descrita através da equação (4.39), que pretende averiguar se existe condições

em fase de turbinagem na central hidroelétrica a montante e pela equação (4.40) na de jusante. A equação

(4.41) descreve os testes lógicos realizados em fase de bombagem.

𝐴𝑟𝑚1 − (𝑄𝑡1 ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚min1 & 𝐴𝑟𝑚2 + (𝑄𝑡1 ∗ 3600) ≤ 𝐴𝑟𝑚max2 (4.39)

𝐴𝑟𝑚2 − (𝑄𝑡2 ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚min2 (4.40)

𝐴𝑟𝑚1 + (𝑄𝑏 ∗ 3600) ≤ 𝐴𝑟𝑚max1 & 𝐴𝑟𝑚2 − (𝑄𝑏 ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚min2 (4.41)

No caso de a potência necessária ser inferior às potências mínimas das centrais hidroelétricas,

realizar-se-ão testes lógicos na componente de armazenamento para a produção à potência mínima na

albufeira a montante (equação 4.39). Se a condição for verdadeira, resultará na produção de energia

elétrica na albufeira a montante; contundo, caso não se satisfaçam as condições de armazenamento

(armazenamento a montante insuficiente ou armazenamento máximo a jusante seria excedido), realizar-

se-ão os testes lógicos de armazenamento para a central hidroelétrica a jusante (equação 4.40). No caso

destes se apresentarem favoráveis, resultará na produção de energia elétrica na central hidroelétrica a

jusante. Pelo contrário, caso não existam condições de armazenamento em ambas as albufeiras, o

sistema é caracterizado como não sustentável.

No caso de a potência necessária se encontrar entre a potência mínima e a potência máxima da

central hidroelétrica de montante, realizar-se-ão testes lógicos de armazenamento para produção de

energia elétrica na mesma. Em caso de aprovação dos mesmos (armazenamento a montante suficiente e

armazenamento a jusante não será excedido), será efetuada o turbinagem na central hidroelétrica de

montante. Contrariamente, para um resultado “negativo”, será averiguado se a potência necessária se

encontra entre a potência mínima e a potência máxima da central hidroelétrica de jusante ou, em caso

de reprovação, se é inferior a potência mínima (equação (4.42)) da mesma. Caso a potência necessária

Pnec = Pcarga -

Peol

Pnec < Pmin_t1

Pnec < Pmin_t2

Pnec > Pmin_t1

Pnec < Pmax_t1

Pnec > Pmin_t2

Pnec < Pmax_t2

Pnec > Pmax_t1

Pnec > Pmax_t2

Pnec > 0

1 4.32 1 4.33 1 4.34 1 4.35 1 4.36 1 4.37 1 4.38

Pnec < 0

Pmax_b >

| Pnec | > Pmin_b

| Pnec | >

Pmax_b | Pnec | <

Pmin_b

Metodologia


não seja inferior à potência mínima, o sistema é caracterizado como não sustentável, pois não possibilita

condições de armazenamento para produzir energia elétrica, tanto na central hidroelétrica a montante,

como na de jusante.

𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃min_t2 (4.42)

Na situação da potência necessária se encontrar entre a potência mínima e a potência máxima da

central hidroelétrica de jusante, realizar-se-ão testes lógicos de armazenamento para produção de energia

elétrica na mesma. Em caso de aprovação (armazenamento a montante suficiente e armazenamento

máximo a jusante não será excedido), será efetuada o turbinagem na central hidroelétrica de jusante.

Contrariamente, para um resultado “negativo”, será averiguada se a potência necessária é inferior à

potência mínima da central hidroelétrica a montante (equação (4.43)). Caso não seja, o sistema é

caracterizado como não sustentável, pois não possibilita condições de armazenamento para produzir

energia elétrica, tanto na central hidroelétrica a montante, como na de jusante.

𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃min_t1 (4.43)

Por outro lado, se a opção proveniente do primeiro conjunto for representada pela equação (4.35),

isto é, a potência necessária é superior a ambas as potências máximas das centrais hidroelétricas do

sistema, verificar-se-á se a potência necessária é inferior à soma da potência mínima em fase turbina da

central hidroelétrica a montante com a potência máxima em fase turbina da central hidroelétrica a

jusante, sendo este comando lógico caracterizado pela equação (4.44). Caso tal não se verifique,

averiguar-se-á se a potência necessária é inferior à soma das potências máximas das centrais

hidroelétricas do sistema (equação (4.45)). Caso não seja o sistema é caracterizado como não

sustentável, pois a potência hidroelétrica disponível é, em algum instante de tempo, inferior à potência

necessária.

𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃min_t1 + 𝑃max_t2 (4.44)

𝑃𝑛𝑒𝑐 < 𝑃max_t1 + 𝑃max_t2 (4.45)

Por último, caso a opção proveniente do primeiro conjunto seja que o módulo da potência

necessária seja superior à potência mínima de bombagem e inferior à máxima ou, caso não se verifique,

seja superior à potência máxima de bombagem, realizar-se-ão os testes lógicos representativos da

equação (4.41). No primeiro caso, os testes lógicos serão efetuados para um caudal de bombagem

calculado através da equação (4.16). Por outro lado, para o segundo caso serão averiguadas as condições

de armazenamento para a realização da bombagem ao caudal máximo. Caso não se apure nenhum dos

casos anteriores, significa que o módulo da potência necessária é inferior à potência mínima de

bombagem e como tal a potência extraída das turbinas não é suficiente para ativar a fase bomba.

Consequentemente, é necessária diminuir a potência extraída pela central eólica de modo a equilibrar o

consumo e a produção. Algo que ocorre igualmente, se não existir condições de armazenamento para

efetuar a bombagem nos dois primeiros casos deste troço.

Novamente para uma melhor compreensão, representa-se na Figura 4.7, o segundo conjunto de

teste lógicos, onde as linhas a azul representam o comando lógico IF. A amarelo encontram-se

evidenciadas os comandos ELSE IF. Por fim, a vermelho exibe-se o comando lógico ELSE. Note-se que



o segundo conjunto já apresenta soluções do modelo de simulação à iteração em curso, estando as

mesmas ilustradas através de setas na Figura 4.7.

Figura 4.7 – Representação esquemática do segundo conjunto de testes lógicos realizados para fins de

simulação.

Pnec < Pmin_t2

Pnec > Pmax_t2

Pnec < Pmin_t1

Pnec > Pmax_t1

Teste

Arm1

Pnec <

Pmin_t2

Resultado:

N. Sustentável

Resultado:

Turbina C.H1

1 4.33

1 4.34 1 4.39 1 4.42

Pnec < Pmin_t2

Pnec > Pmax_t2

Resultado:

N. Sustentável

Teste

Arm2

Pnec <

Pmin_t1

Resultado:

Turbina CH2

1 4.34

1 4.40 1 4.41

Pnec < Pmin_t1

Pnec < Pmin_t2

Teste

Arm1

Teste

Arm2

Resultado:

N. Sustentável

Resultado:

Turbina CH1 +

Dim. produção

C.E

Resultado:

Turbina CH2 +

Dim. produção

C.E

1 4.32

1 4.39 1 4.40

Pmax_b >

| Pnec | > Pmin_b

| Pnec | >

Pmax_b

| Pnec | <

Pmin_b

1 4.36 1 4.37 1 4.38

Pnec < 0

Teste

ArmB

Teste

ArmB

Resultado:

Dim. Produção C.E

Resultado:

Bombar CH.1

Resultado:

Bombar CH.1 e

Dim. Produção

C.E

1 4.39 1 4.40

Pnec > Pmax_t1

Pnec > Pmax_t2

Pnec <

Pmax_t1 + Pmax_t2

Resultado:

Potência

instalada

Insuficiente

Pnec <

Pmin_t1 + Pmax_t2

1 4.44 1 4.45

1 4.35

Metodologia


Por último, demonstram-se as restantes soluções que o sistema lógico pode apresentar, proveniente

das possíveis opções do segundo conjunto de testes lógicos. Os terceiros, e últimos, conjuntos de testes

podem ser caracterizados, tal como o segundo conjunto, por testes de armazenamento precedentes da

não possibilidade de produção de energia elétrica proveniente dos testes anteriores. Exceção para o caso

correspondente à equação (4.35), pois é realizado mais um teste do ponto de vista da potência necessária.

Desta forma, após se averiguar que não existia condições para a produção de energia elétrica na

central hidroelétrica a montante, motivada pelo baixo nível de armazenamento, são realizados os testes

para apurar se existe condições de potência e, em caso de aprovação, de armazenamento para a produção

na central hidroelétrica a jusante. A aprovação do teste de armazenamento, dita a produção de energia

elétrica e, contrariamente, a não sustentabilidade do sistema. Caso não existam condições de potência

devido a esta ser inferior à potência mínima da central, é realizado o teste de armazenamento

considerando a produção à potência mínima e consequentemente ao caudal mínimo da turbina. Em caso

de aprovação de condições de armazenamento, resulta na produção na central hidroelétrica de jusante,

seguida de uma diminuição da produção de energia elétrica proveniente da central eólica. Porém, existe

a possibilidade de a potência necessária não estar entre o intervalo pretendido devido a esta ser superior

à potência máxima, resultando assim na não sustentabilidade do sistema.

Por outro lado, caso se verifique que não existem condições de armazenamento para a produção de

energia hidroelétrica da albufeira de jusante, tendo sido este caminho proveniente do primeiro conjunto

de testes lógicos, e que a potência necessária é de facto inferior à potência mínima da central

hidroelétrica de montante, será averiguado se existem condições de armazenamento na albufeira de

montante para a produção de energia hidroelétrica à potência mínima. Em caso de aprovação, ocorrerá

a produção de energia elétrica através da central hidroelétrica de montante e diminuir-se-á a produção

proveniente da central eólica, com o objetivo de equilibrar a produção e o consumo de energia elétrica.

Contrariamente, a impossibilidade de produção na central hidroelétrica de montante devido à falta de

condições de armazenamento, resultará, novamente, na não sustentabilidade do sistema.

Por último, caso se verifique que a potência necessária é superior a ambas as potências máximas e

que estamos perante a possibilidade de produção em ambas, isto é, que a potência necessária é inferior

à soma da potência mínima da central hidroelétrica de montante com a potência máxima da central

hidroelétrica de jusante ou, que é inferior à soma das potências máximas de ambas as centrais, serão

realizados os testes de armazenamento para a produção em ambas as centrais. O procedimento em ambos

é idêntico, sendo que, no primeiro caso a central hidroelétrica de montante produzirá à potência mínima

e no segundo, produzirá ao valor da subtração da potência necessária pelo valor da potência máxima da

central hidroelétrica de jusante (equação (4.46)). Seguidamente, verificar-se-ão as condições de

armazenamento em ambas as albufeiras para a realização do turbinagem, representada pela equação

(4.47). Caso a relação não se verifique devido à albufeira de jusante estar ao nível de pleno

armazenamento (equação (4.48)), efetuar-se-á uma descarga e posterior produção de energia elétrica de

forma a no final da iteração o armazenamento da albufeira de jusante apresente, novamente, o

armazenamento máximo. Por outro lado, caso a relação correspondente à equação (4.47) se verifique,

realizar-se-á a produção de energia elétrica sem ser necessário a realização da descarga. A não

possibilidade de produção de energia elétrica devido a questões de armazenamento não relacionadas

com o enchimento da albufeira de jusante resultará na não sustentabilidade do sistema electroprodutor.



𝑃𝑟𝑒𝑠𝑡 = 𝑃𝑛𝑒𝑐 − 𝑃max_t2

(4.46)

𝐴𝑟𝑚1 − (𝑄𝑡1 ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚min1 & 𝐴𝑟𝑚2 − (𝑄𝑡2 ∗ 3600) ≥

𝐴𝑟𝑚min2 & 𝐴𝑟𝑚2 + ((𝑄𝑡1−𝑄𝑡2) ∗ 3600) ≤ 𝐴𝑟𝑚max2

(4.47)

𝐴𝑟𝑚1 − (𝑄𝑡1 ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚min1 & 𝐴𝑟𝑚2 − (𝑄𝑡2 ∗ 3600) ≥

𝐴𝑟𝑚min2 & 𝐴𝑟𝑚2 + ((𝑄𝑡1−𝑄𝑡2) ∗ 3600) ≥ 𝐴𝑟𝑚max2 (4.48)

É importante salientar que na equação (4.47) apenas é considerado o caudal turbinado na albufeira

de jusante, correspondente ao número 2, para efeitos de armazenamento mínimo, pois é uma verificação

para a iteração considerada. Deste modo, averiguar-se-á se o caudal que sai nesse preciso momento irá

comprometer ou não o armazenamento mínimo. No entanto, para efeitos de armazenamento máximo,

são considerados ambos os caudais usados na turbinagem, pois pretende-se testar se entre o caudal que

sai durante a iteração e o que entra, irá influenciar o armazenamento máximo na próxima iteração.

Considera-se assim que o caudal turbinado na albufeira de montante demorará exatamente uma iteração,

isto é, uma hora, até poder ser incluído no armazenamento da albufeira a jusante.

Figura 4.8 – Representação esquemática do terceiro conjunto de testes lógicos realizados para fins de simulação

No anexo B encontra-se o fluxograma representativo do modelo do sistema desenvolvido para a

componente de simulação, tendo este por objetivo sintetizar os três conjuntos de testes lógicos realizados

e representados pelas Figuras 4.6, 4.7 e 4.8.

Pnec > Pmin_t2

Pnec < Pmax_t2

Pnec < Pmin_t1

Teste

Arm1

Resultado:

N. Sustentável

Resultado:

Turbina CH1 +

Dim. produção

C.E

Pnec > Pmax_t1

Pnec > Pmax_t2

Pnec < Pmin_t1 + Pmax_t2

ou

Pnec < Pmax_t1 + Pmax_t2

Teste

Arm1/2

Teste

Des + Turb

Resultado:

N. Sustentável

Resultado:

Descarga em

ALB2 + Turbina

CH1 e CH2

Resultado:

Turbina CH1 e

CH2

1 4.35

1 4.44

1 4.45

1 4.48 1

4.47

1 4.34

1 4.43

1 4.39

Pnec > Pmin_t1

Pnec < Pmax_t1

Pnec > Pmin_t2

Pnec < Pmax_t2 Pnec < Pmin_t2

Teste

Arm2

Resultado:

N. Sustentável

Teste

Arm2

Resultado:

N. Sustentável

Resultado:

Turbina CH2 +

Dim. produção

C.E

Resultado:

Turbina CH2

1 4.40 1 4.40

1 4.33

1 4.34 1 4.42

Metodologia


4.5.2. Otimização

Os problemas de otimização podem ser definidos como linear (LP) ou não lineares (NLP). São

lineares quando todas as funções envolvidas na definição do problema, tais como a função objetivo e as

restrições que a definem, são tipo linear. A utilização de uma única função do tipo não linear é suficiente

para não ser aceite como um problema do tipo LP [46]. Quando os problemas envolvem variáveis

discretas é especificado de inteira mista (MI).

Uma vez que o problema de otimização objeto do presente trabalho é representado pela função

objetivo descrita na equação (4.49) e que as restrições representativas das cotas das albufeiras (equações

(4.27) e (4.28)) são tipo não linear, está-se, assim, no campo da programação não linear. A utilização de

variáveis discretas na definição do problema transpõe o mesmo para a secção MINLP (Mixed Integer

Non Linear Program).

Como referido anteriormente, o modelo foi escrito em linguagem GAMS e resolvido através do

solver BARON [47]. Este é caracterizado como um solver de procura global na área da NLP e MINLP,

tendo como método a implementação de um algoritmo determinístico de otimização global por branch-

and-bound. Contudo, é necessário limitar as equações do tipo não linear para que este seja capaz de as

resolver.

O modelo de gestão do sistema tem por objetivo minimizar a função custo, representada pela

equação (4.49) que faz intervir os custos relativos à produção e manutenção das centras constituintes do

sistema, do volume de descargas efetuadas durante o tempo em estudo e da energia desperdiçada

proveniente da central eólica. Para tal, considerou-se um custo de operação e manutenção mais elevado

na central hidroelétrica de jusante relativamente à de montante, por forma a conferir prioridade à

produção de energia elétrica nesta última central. Os custos relativos à central eólica são inferiores a

ambos os custos de operação e manutenção das centrais hidroelétricas, garantindo assim a prioridade na

produção de energia eólica e consequentemente uma menor utilização da água presente no sistema. Foi

ainda considerado um sistema de penalizações para a as descargas efetuadas nas albufeiras e para a

energia desperdiçada proveniente da central eólica, por forma a garantir que ambas só seriam efetuadas

quando estritamente necessárias.

𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 =∑(𝑂&𝑀𝑃1 ∗ 𝑃t1(𝑡) + 𝑂&𝑀𝑃2 ∗ 𝑃t2(𝑡) + 𝑂&𝑀𝑏 ∗ 𝑃𝑏(𝑡) + 𝑂&𝑀𝐸𝑂𝐿

𝑡

∗ 𝑃𝐸𝑂𝐿(𝑡) + 𝑃𝑒𝑛𝐸𝑂𝐿 ∗ [1 − 𝑥(𝑡)] ∗ 𝑃t1(𝑡) + 𝑃𝑒𝑛𝐷

∗ [𝐷1(𝑡) + 𝐷2(𝑡)])

(4.49)

Como referido anteriormente, uma das condições que define o problema é o equilíbrio entre a

produção e o consumo, por forma a assegurar que em cada instante de tempo a diferença entre ambos é

nulo. Dito isto, a equação (4.50) define a condição anteriormente descrita.

𝑃t1(t) + 𝑃t2(t) + 𝑃𝐸𝑂𝐿(t) − 𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎(t) − 𝑃𝑏(t) = 0 (4.50)



As equações (4.51) e (4.52) fornecem o valor da potência necessária a produzir quando a diferença

entre o consumo de potência e a potência extraída pela central eólica é positiva e negativa,

respetivamente, podendo, neste último caso, traduzir-se em potência de bombagem caso se garantam as

restrições relativas à máquina em fase de bombagem.

𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃(t) = 𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎(t) − 𝑃𝐸𝑂𝐿(t) (4.51)

𝑃𝑁𝑒𝑐_𝐶(t) = 𝑃𝐸𝑂𝐿(t) − 𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎(t) (4.52)

Se o resultado da equação (4.51) for positivo, haverá necessidade de produção de energia elétrica.

Desta forma, as equações (4.53), (4.54) e (4.55) descrevem o procedimento de produção utilizado, em

que a produção de energia elétrica pode ser garantida por ambas as centrais hidroelétricas, desde que a

soma das percentagens de ambas seja sempre igual a 1. Desta forma, é garantido que a soma da potência

necessária em ambas, será igual ao valor de potência necessária anteriormente calculado.

𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃1(t) = 𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃(t) ∗ 𝑥1(𝑡) (4.53)

𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃2(t) = 𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃(t) ∗ 𝑥2(𝑡) (4.54)

𝑥1(𝑡) + 𝑥2(𝑡) = 1 (4.55)

A potência utilizada para produção de energia elétrica nas centrais hidroelétricas do sistema são

traduzidas pelas equações (4.56) e (4.57). A equação (4.58) garante a componente de bombagem. É

importante salientar a presença de variáveis binárias em todas estas equações, onde tomam o valor de 0

quando a potência necessária não se encontra na fase respetiva à mesma ou quando não são garantidas

as restrições do sistema, tais como, condições de armazenamento e intervalo de potências em que a

máquina pode trabalhar. Contrariamente, tomam o valor de 1 quando são garantidas todas as restrições

para a produção de energia elétrica na respetiva central hidroelétrica.

A equação (4.59), na definição deste problema, pretende que a soma das variáveis binárias de

bombagem e de produção na central hidroelétrica de montante apresente no máximo o valor igual a 1,

isto é, que garanta que em nenhuma circunstância, na mesma iteração, ocorra turbinagem e bombagem

na central hidroelétrica de montante. Tal deve-se ao facto de se tratar de uma máquina que pode atuar

em ambas as fases, mas não em simultâneo.

𝑃t1(t) = 𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃1(t) ∗ 𝑌1(𝑡) (4.56)

𝑃t2(t) = 𝑃𝑁𝑒𝑐_𝑃2(t) ∗ 𝑌2(𝑡) (4.57)

𝑃𝑏(t) = 𝑃𝑁𝑒𝑐_𝐶(t) ∗ 𝑌𝑏(𝑡) (4.58)

𝑌1(𝑡) + 𝑌𝑏(𝑡) = 1 (4.59)

Como referido anteriormente, as restrições impostas aos caudais, que podem ou não ser restringidos

por questões de armazenamento, irão por sua vez limitar a potência que pode ser produzida ou

Metodologia


consumida nas centrais hidroelétricas. Os caudais relativos à fase de turbinagem são definidos pela

equação (4.14) e em fase de bombagem através da equação (4.16).

Na Figura 4.9 encontra-se o fluxograma representativo do modelo do sistema desenvolvido para a

componente de otimização.

Figura 4.9 – Representação esquemática do modelo desenvolvido para fins de otimização

Geração não

Controlável C.E

% Aproveitamento

X(t)

𝑃𝐸𝑂𝐿

𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡

Diminuir produção

de energia C.E

Consumo

Local

𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎

Geração

Hidroelétrica

Albufeira

Montante

Albufeira

Jusante

𝑄𝑏

𝑄𝑎1

𝑄𝑎2

𝑄𝑡2 𝐷2

𝑄𝑡1

𝐷1

𝑃𝑡1

C.H1 C.H2

𝑃𝑡2

Sistema de gestão da CRV

Resultados


Capítulo 5 – Resultados

Neste capítulo apresentam-se os resultados obtidos para o sistema analisado sob a perspetiva de

duas metodologias destintas, contudo, complementares: simulação e otimização.

O modelo de gestão construído para efeitos de simulação tem por objetivo obter resposta ao perfil

de consumo anual adotado para 54 anos hidrológicos, compreendidos entre outubro de 1957 e setembro

de 2011. Desta forma, o sistema de gestão irá gerar resultados por forma a suprir o consumo de energia

elétrica para todas as horas com objetivo de se testar a autossuficiência do sistema, sem a possibilidade

de compra ou venda de energia elétrica.

Por outro lado, a otimização apresentará um período de análise mensal. Tal, deve-se ao facto de ser

o período máximo ao qual se garantiu que, para qualquer mês inserido, se obteria o valor ótimo, isto é,

o mínimo global e não um valor mínimo local. Para períodos superiores ao considerado, para alguns

casos não era garantido que a solução obtida fosse ideal, e como tal a otimização só era dada como

terminada por motivo de limitação do tempo máximo de cálculo, tendo sido o mesmo caracterizado

como 5 h. Foi ainda necessário diminuir a complexidade do problema, apenas na componente da

otimização, tendo sido dado como constante a queda bruta e, consequentemente, a queda útil.

Como tal, a análise compreendeu na otimização de 100 meses aleatórios, estando os meses

selecionados, e respetivos anos, disponíveis no Anexo C. De modo a ser inferido se existe concordância

entre os resultados obtidos através da simulação e otimização, esses mesmo meses foram analisados

para as mesmas condições, isto é, considerando uma queda bruta constante também para a componente

de simulação. Tal como, para efeitos de considerações inicias de queda bruta e consequentemente

armazenamento inicial, considerou-se uma queda bruta constante correspondente ao centro de massa do

volume da albufeira, ou seja, a 2/3 da queda bruta máxima, perfazendo assim 223 m para a central

hidroelétrica de montante e 143 m para a central hidroelétrica de jusante. Desta forma, a concordância

de resultados entre os dois métodos dita se os dados provenientes da simulação para os 54 anos podem

realmente ser considerados para efeitos de análise.

Considerou-se ainda que a central eólica, constituinte da CRV considerada, era constituindo por

sete turbinas eólicas, perfazendo 14.35 MW de potência, para efeitos de simulação e otimização dos 100

meses aleatórios estudados. Contudo, para efeitos de simulação dos 54 anos hidrológicos, apenas

possível de se realizar para a componente de simulação, consideram-se dois casos: um caso com 7

turbinas eólicas (14.35 MW) e outro com 10 turbinas eólicas (20.5 MW). As características da CRV

considerada encontram-se representadas na Tabela 5.1.

Tabela 5.1 – Características associadas à CRV em estudo para as diferentes metodologias

Metodologia de análise

Potência central

eólica

[MW]

Potência da central

hidroelétrica de

montante

[MW]

Potência da central

hidroelétrica de

jusante

[MW]

Simulação 14.35 – 20.5

10 10 Otimização 14.35

Tal como anteriormente, encontra-se caracterizado ao longo deste capítulo, para variáveis

dependentes de 𝑥, que a albufeira/central hidroelétrica de montante é representada pelo número um (𝑥

= 1) e a albufeira/central hidroelétrica de jusante pelo número dois (𝑥 = 2).



5.1. Resultados do estudo de simulação

Com base na simulação da operação da CRV efetuada para um período de 54 anos, observou-se a

não sustentabilidade do sistema, sendo possível concluir que a potência instalada (na central eólica e nas

centrais hidroelétricas) não era suficiente para permitir a autossuficiência do sistema. Na Figura 5.1

estão representados os armazenamentos diários das albufeiras constituintes do sistema (em cima, na

albufeira do montante e em baixo, na albufeira de jusante), evidenciando a ocorrência de volumes

mínimos armazenados, correspondentes aos NMEs, sendo esta a razão para a não sustentabilidade do

sistema. É importante salientar que basta uma das albufeiras se encontrar no NME para que se observe

a não sustentabilidade do sistema, pois na necessidade de produção em ambas as albufeiras, isto é, a

potência necessária ser superior a ambas as potências máximas das centrais hidroelétricas, a albufeira

correspondente não apresentará capacidade de volume armazenado para satisfazer a produção de energia

elétrica.

Figura 5.1 – Variação do armazenamento disponível ao longo dos 54 anos hidrológicos (sustentabilidade

do sistema não alcançada). A azul e em cima representa-se a albufeira de montante (𝐴𝑟𝑚1) e em baixo e a

verde a albufeira de jusante (𝐴𝑟𝑚2). Em qualquer dos diagramas a linha horizontal identifica o volume

correspondente ao NME (𝐴𝑟𝑚𝑚𝑖𝑛𝑥)

A Tabela 5.2 sintetiza os resultados anuais obtidos nos anos em que se observa a não

sustentabilidade do sistema, especificando-se o número de caso em que não se garantiram as

necessidades de consumo do sistema, coincidindo, como era de esperar, com os anos mais críticos em

termos de volume armazenado. Um caso de não sustentabilidade define-se por em dada hora em que a

produção renovável não é suficiente para satisfazer o consumo de energia elétrica e as condições para a

produção de energia hidroelétrica não se verificaram. Observa-se, ainda, que é no ano de 2008 onde se

verifica o maior número de casos de não sustentabilidade, seguindo o ano de 1982. A Tabela D.1,

presente no anexo D, apresenta os resultados para todos os anos da simulação.

37.20

0

20

40

60

80

100

120

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

Vo

lum

e ar

maz

enad

o

[hm

3]

7.32

0

20

40

60

80

100

120

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

Vo

lum

e ar

maz

enad

o

[hm

3]

Tempo [anos]

𝐴𝑟𝑚1 𝐴𝑟𝑚min1 𝐴𝑟𝑚min2 𝐴𝑟𝑚2

Resultados


Tabela 5.2 – Dados de energia elétrica produzida e consumida, balanço entre a produção e consumo de energia elétrica e

número de casos de não sustentabilidade (discretização temporal horária) para os anos em que se verificou a não

sustentabilidade do sistema.

Ano Hidrológico

E. produzida

Total

[GWh]

E. consumida

Carga

[GWh]

E. consumida

Bombagem

[GWh]

Balanço

[GWh]

Número de

horas de não

sustentabilidade

1981/1982 (ano 25) 73.27 74.02 4.72 -5.47 858

1982/1983 (ano 26) 63.18 74.02 4.53 -15.38 2058

1983/1984 (ano 27) 76.43 74.23 4.95 -2.74 430

1984/1985 (ano 28) 79.25 74.02 5.25 -0.03 3

1992/1993 (ano 36) 65.86 74.02 3.11 -11.28 1849

1993/1994 (ano 37) 78.11 74.02 5.20 -1.11 189

1994/1995 (ano 38) 79.25 74.02 5.26 -0.03 3

1995/1996 (ano 39) 75.30 74.23 4.60 -3.53 430

2008/2009 (ano 52) 57.75 74.02 2.29 -18.56 2965

2009/2010 (ano 53) 68.09 74.02 4.36 -10.29 1553

Na Figura 5.2 observar-se o impacto do armazenamento na sustentabilidade do sistema. Na mesma

encontra-se representado a produção de energia elétrica das diversas fontes de energia e o consumo, a

negativo, por parte do sistema de bombagem, em GWh. É, ainda, apresentada a energia elétrica máxima

proveniente da central eólica que teria sido possível produzir.

Uma melhor análise ao conjunto de elementos disponibilizados (Figura 5.2, Tabela 5.2) permite

constatar algum “desperdício” de energia proveniente da central eólica. Tal, deve-se ao facto de não

existindo condições de armazenamento para a realização da bombagem, ou mesmo existindo, a energia

total que se poderia aproveitar para se realizar a bombagem excede a potência máxima da bomba,

existindo assim a necessidade de diminuir a percentagem de utilização da central eólica, definido pela

variável 𝑥(𝑡) – equações (4.9) a (4.11). Na figura os trechos realçados por circunferências a vermelho

evidenciam os anos em que se observou a não sustentabilidade do sistema, caracterizada por variações

abruptas de energia.

Figura 5.2 – Energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas (𝐸𝑃𝐶𝐻𝑥) e consumo de energia elétrica

através da bombagem (𝐸𝐶𝐵), por ano, para os 54 anos hidrológicos (sustentabilidade do sistema não

alcançada). Relativamente à componente eólica, a linha laranja representa a energia elétrica anual extraída

pela central eólica (𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡) e a amarelo energia elétrica aproveitada do mesmo (𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿).

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

En

ergia

[G

Wh

]

Tempo [anos]

𝐸𝑃𝐶𝐻1 𝐸𝑃𝐶𝐻2 𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿 𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡 𝐸𝐶𝐵



Seguidamente, procurou encontrar-se qual seria o número mínimo de turbinas necessárias por

forma a obter a sustentabilidade do sistema em todo o período de análise. Concluiu-se, assim, serem

necessárias, no mínimo, dez turbinas eólicas, perfazendo um total de 20,5 MW de potência nominal da

central eólica. Destarte, confirma-se que o sistema implementado para a CRV (após reforço da

componente eólica) possui capacidade para dar resposta ao consumo local para um período de 54 anos

hidrológicos, caracterizando-se assim como um sistema autossustentável.

Na Figura 5.3 representam-se os registos de operação da CRV para a primeira semana do ano de

2009 e os respetivos volumes armazenamos em ambas as albufeiras durante esse mesmo período, para

as duas simulações realizadas. Observa-se que no primeiro caso analisado, durante o período

representado, não existe potência extraída proveniente das centrais hidroelétricas, estando as albufeiras

no NME, originando desta forma casos de não sustentabilidade do sistema. Contrariamente, para a

simulação em que a central eólica é composta por dez turbinas, observam-se valores de potência extraída

das centrais hidroelétricas, bem como a utilização da bombagem que efetua o equilíbrio entre a produção

e consumo, ao invés da diminuição da potência proveniente da central eólica nos casos de excesso de

potência extraída do mesmo, como é possível observar na simulação anterior. A presença do balanço de

potências no sistema (linha a vermelho) é definido como o indicador de sustentabilidade.

Figura 5.3 – Variação das potências constituintes do sistema da CRV para uma faixa temporal semanal nos

dois diferentes casos de simulação: Em cima, sete turbinas constituintes da central eólica; Em baixo, dez

turbinas constituintes da central eólica.

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

Tempo [horas]

0

20

40

60

1 41 81 121 161

Vo

lum

e ar

maz

enad

o [

m3

]

0

20

40

60

1 41 81 121 161

0

20

40

60

1 41 81 121 161

Vo

lum

e ar

maz

enad

o [

m3

]

Tempo [Horas]

0

20

40

60

1 41 81 121 161

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

𝐴𝑟𝑚1

𝐴𝑟𝑚2

𝐴𝑟𝑚min1

𝐴𝑟𝑚min2

𝑃𝐸𝑂𝐿

𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎

𝑃𝑡1

𝑃𝐵

𝑃𝑡2

𝐵𝑎𝑙𝑎𝑛ç𝑜

Po

tên

cia

[MW

]

Po

tên

cia

[MW

]

Resultados


Para a simulação em que da central eólica é composta por dez turbinas, a Figura 5.4 representa os

dados de produção de energia elétrica das diversas fontes de energia e o consumo, a negativo, por parte

do sistema de bombagem ao longo do período de 54 anos hidrológicos. Contrariamente à simulação para

um número de sete turbinas, constituintes da central eólica, o sistema apresenta-se sustentável em todo

o seu domínio, isto é, a diferença entre o consumo e a produção de energia elétrica a cada hora foi sempre

igual a zero. Tal como na Figura 5.2 encontra-se, ainda, representada a energia elétrica máxima que teria

sido possível produzir na central eólica.

Figura 5.4 – Energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas (𝐸𝑃𝐶𝐻𝑥) e consumo de energia elétrica

através da bombagem (𝐸𝐶𝐵), por ano, para os 54 anos hidrológicos (sustentabilidade do sistema alcançada).

Relativamente à componente eólica, a linha laranja representa en ergia elétrica anual extraída pela central

eólica (𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡) e a amarelo energia elétrica aproveitada do mesmo (𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿).

Semelhantemente à análise anteriormente efetuada, a Figura 5.5 demonstra o armazenamento diário

obtido durante o período de análise para a albufeira do Sabugal, em cima a azul, e para a albufeira de

Meimoa, em baixo a verde. É ainda importante salientar que apesar de o sistema apresentar a

autossustentabilidade, verifica-se que a albufeira de Meimoa se encontra permanentemente no nível de

pleno armazenamento, isto é, no armazenamento máximo. Durante os anos mais críticos de

armazenamento na albufeira de Sabugal, não se verifica qualquer impacto no armazenamento da

albufeira de Meimoa, dado ter-se dado prioridade à produção na central hidroelétrica da albufeira do

Sabugal.

Adicionalmente, são ainda representadas na Figura 5.6 as descargas efetuadas durante o período de

análise para ambas as albufeiras. Apesar da capacidade de a albufeira do Sabugal ser bastante superior

à capacidade da albufeira de Meimoa, e desta última estar constantemente cheia, verifica-se um volume

de descargas bastante superior em todos os anos hidrológico na Albufeira do Sabugal. Tal verifica-se

devido ao volume anual afluente ser de uma ordem de grandeza do dobro para a albufeira do Sabugal,

quando comparada à albufeira de Meimoa, sendo que em caso de enchimento das albufeiras o volume

descarregado pela albufeira do Sabugal será naturalmente superior ao volume descarregado pela

albufeira de Meimoa.

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

En

ergia

[G

Wh

]

Tempo [anos]

𝐸𝑃𝐶𝐻1 𝐸𝑃𝐶𝐻2 𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿 𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑥𝑡 𝐸𝐶𝐵



Figura 5.5 - Variação do armazenamento disponível ao longo dos 54 anos hidrológicos (sustentabilidade do

sistema alcançada). A azul e em cima representa-se a albufeira de montante (𝐴𝑟𝑚1) e em baixo e a verde a

albufeira de jusante (𝐴𝑟𝑚2). Em qualquer dos diagramas a linha horizontal identifica o volume

correspondente ao NME (𝐴𝑟𝑚𝑚𝑖𝑛𝑥)

Figura 5.6 - Variação das descargas anuais (𝐷𝐴𝑥) efetuadas ao longo dos 54 anos hidrológicos A azul

representa-se a albufeira de montante e a verde a albufeira de jusante.

37.20

0

20

40

60

80

100

120

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

Vo

lum

e ar

maz

enad

o

[hm

3]

Tempo [anos]

7.32

0

20

40

60

80

100

120

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

Vo

lum

e ar

maz

enad

o

[hm

3]

Tempo [anos]

0

20

40

60

80

100

120

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53

Vo

lum

e d

esca

rreg

ado

[h

m3]

Tempo [anos]

𝐴𝑟𝑚1 𝐴𝑟𝑚min1 𝐴𝑟𝑚min2 𝐴𝑟𝑚2

𝐷𝐴1 𝐷𝐴2

Resultados


5.2. Resultados do estudo de otimização

Como referido anteriormente, a componente de otimização visa verificar se os resultados

provenientes da componente de simulação estão próximos da solução ideal. Desta forma, uma

averiguação positiva permitirá considerar que os resultados de simulação, apresentados para um período

de 54 anos, garantem que o sistema lógico simula de forma eficaz o comportamento ótimo da central

renovável virtual. Sendo assim, os resultados provenientes da otimização serão apresentados numa

perspetiva comparativa com os de simulação, de modo a apurar o quão próximos, os últimos, se

apresentam do pressuposto.

A Figura 5.7 relaciona os custos totais associados ao sistema na componente de simulação e

otimização e a Figura 5.8 representa a energia elétrica total produzida através das diferentes fontes de

energia, bem como a energia elétrica consumida através do sistema de bombagem para ambas as

componentes em estudo.

Figura 5.7 - Comparação do custo total do sistema para os 100 meses aleatórios analisados.

Como era de esperar, os custos totais associados à operação da CRV considerada são sempre

inferiores na componente de otimização do que na componente de simulação (Figura 5.7).

Relativamente ao modo de geração de energia elétrica é possível observar através da análise à

Figura 5.8, uma utilização bastante superior da central hidroelétrica de jusante (𝐸𝑃𝐶𝐻2) na componente



de simulação comparativamente à de otimização e consequentemente, um uso superior da central

hidroelétrica de montante (𝐸𝑃𝐶𝐻1) por parte da componente de otimização quando comparada com a de

simulação. Desta forma, é de esperar que os custos associados à componente de simulação sejam sempre

superiores, visto se ter considerado um custo de operação da central hidroelétrica de jusante superior ao

custo da de montante para fins de prioridade na componente de otimização. Tal, deve-se ao facto de o

programa GAMS garantir uma enorme flexibilidade na resolução do problema, algo que não foi possível

implementar no sistema lógico construído (componente de simulação), onde a não possibilidade da

produção total da potência necessária numa só central hidroelétrica irá transitar diretamente para testes

na central hidroelétrica oposta, enquanto, a componente de otimização apresenta a flexibilidade de

repartir a produção entre as duas centrais hidroelétricas, por forma a obter o custo mínimo associado

aquele instante de tempo.

Figura 5.8 - Comparação da energia elétrica produzida nas centrais hidroelétricas (𝐸𝑃𝐶𝐻𝑥) e na central eólica

(𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿), bem como, da energia elétrica consumida através do sistema da bombagem (𝐸𝐶𝐵), para os 100 meses

aleatórios analisados.

Relativamente à energia elétrica produzida na central eólica e à energia elétrica consumida pelo

sistema de bombagem (𝐸𝑃𝐸𝑂𝐿 𝑒 𝐸𝐶𝐵), durante o período de análise (mensal), estas estão bastante

próximas quando comparados os resultados das duas componentes estudadas. Tal facto é possível de ser

observado através da quase “inexistência” de circunferências a vermelho no Figura 5.8, explicado pelo

facto dos valores serem tão próximos que ocorrem sobrepostos. Os resultados obtidos relativamente a

estas duas componentes estão de encontro com o esperado, visto que, no caso da energia eólica, traduzem

Resultados


o uso do perfil de produção para uma turbina eólica de 2 MW, apresentado no capítulo anterior.

Relativamente ao consumo de energia elétrica proveniente do sistema de bombagem, este está

diretamente relacionado com o perfil de consumo de energia elétrica e do perfil de produção de uma

turbina eólica de 2 MW, não se verificando uma grande diferença entre os resultados das duas

componentes.

Contundo, as Figuras 5.7 e 5.8 apresentam apenas os resultados num contexto geral, caracterizando

apenas a energia elétrica total produzida durante todo período de otimização. Achou-se, assim, que uma

análise mais aprofundada seria necessária.

Ainda do ponto de vista do modo de operação do sistema, a Figura 5.9 demonstra os resultados

obtidos, para ambas as metodologias, para o mês de janeiro de 1990, através de diagramas de carga. Em

cima, é possível observar os resultados relativos à componente de simulação e em baixo à componente

de otimização. Neste, é visível uma clara diminuição da utilização da central hidroelétrica de jusante.

Figura 5.9 – Variação das potências constituintes da CRV para as para uma faixa temporal semanal. Em

cima, observa-se os resultados obtidos por simulação e em baixo os resultados obtidos por otimização. Salienta-se preto e cinzento, respetivamente, os valores de potências consumidos pela carga e bombagem .

Complementarmente à Figura 5.9, a Figura 5.10 pretende demonstrar os efeitos do diferente modo

de operação entre as duas metodologias. A clara diminuição de utilização da central hidroelétrica de

jusante (x=2), provoca que o armazenamento disponível na albufeira de montante, associada à central

hidroelétrica de montante, seja menor na componente de otimização relativamente à componente de

-10

-5

0

5

10

15

20

Po

tên

cia

[MW

]

Tempo [horas]

-10

-5

0

5

10

15

20

Po

tên

cia

[MW

]

Tempo [horas]

𝑃𝐸𝑂𝐿 𝑃𝑡1 𝑃𝑡2 𝑃𝐵 𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎



simulação (em cima). Consequentemente, o contrário verifica-se na albufeira de jusante, onde se observa

um armazenamento superior na componente de otimização em relação à componente de simulação (ao

centro). Contudo, em baixo é possível se verificar-se a soma de ambos os armazenamentos, isto é, o

armazenamento total disponível no sistema. Observa-se, assim, um modo de operação mais eficiente na

componente de otimização, caracterizado por uma maior utilização da central hidroelétrica de montante,

permite que exista um volume superior de água armazenada em todo o sistema na componente de

otimização relativamente à componente de simulação.

Figura 5.10 – Variação do armazenamento disponível para o mês de janeiro de 1990. Em cima e a azul:

armazenamento na albufeira de montante; ao centro e a verde: armazenamento na albufeira de jusante; em

75

77

79

81

83

85

87

89

91

93

1 101 201 301 401 501 601 701

Vo

lum

e ar

maz

enad

o [

hm

3]

Tempo [horas]

20

25

30

35

40

1 101 201 301 401 501 601 701

Vo

lum

e ar

maz

enad

o [

hm

3]

Tempo [horas]

100

105

110

115

120

125

130

1 101 201 301 401 501 601 701

Vo

lum

e ar

maz

enad

o [

hm

3]

Tempo [horas]

𝐴𝑟𝑚𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (Otimização)

𝐴𝑟𝑚𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (Simulação)

𝐴𝑟𝑚2 (Otimização)

𝐴𝑟𝑚2 (Simulação)

𝐴𝑟𝑚1 (Otimização)

𝐴𝑟𝑚1 (Simulação)

Resultados


baixo e a laranja: armazenamento total disponível. As cores clar as representam resultados obtidos na componente de otimização e as cores escuras os resultados obtidos na componente de simulação

No anexo E, apresentam-se os gráficos dos resultados obtidos por mês, para as 100 otimizações

realizadas, bem como os resultados decorrentes da componente de simulação. É de salientar que o mês

de fevereiro foi divido em dois gráficos, um referente a anos bissextos, em que fevereiro é caracterizado

por ter 29 dias, e o outro referente a anos não bissextos, apresentando nestes casos os meses de fevereiro

com 28 dias.

A Figura 5.11 representa o mês mais analisado da amostra aleatória: o de agosto. Os restantes meses

estão representados no Anexo E, como referido anteriormente. A Figura 5.11, tal como as restantes

figuras do anterior anexo, são constituídas por 8 gráficos, representando as potências das centrais

constituintes do sistema (PH1, PH2, PEOL, PB), a percentagem de aproveitamento da central eólica, os

armazenamentos em ambas as albufeiras constituintes do caso de estudo e o custo total do sistema. Em

todos estes gráficos existe a presença de um segmento de reta a preto do tipo x=y, na qual se pretende

verificar quando os resultados provenientes da simulação e da otimização são iguais, isto é, quando os

mesmos se apresentam sobrepostos a esta. Um ponto acima do segmento de reta, indica que o resultado

proveniente da otimização é superior ao da simulação. Inversamente, um dado ponto abaixo do segmento

de reta indica que o resultado da otimização é inferior ao da simulação. Como nas Figuras 5.7 e 5.8, a

aparente inexistência de pontos de uma dada cor, representados na legenda, decorre apenas da sua

sobreposição.

Figura 5.11 - Comparação da potência extraída das diversas fontes de energia, dos armazenamentos das

albufeiras associadas, aproveitamento da central eólica e o custo associado para os meses de agosto analisados.



Através da análise da Figura 5.11, e das restantes presentes no Anexo E, é possível observar que as

variáveis que apresentam resultados mais próximos quando comparadas as duas componentes estudadas

são a potência extraída pela central eólica, a percentagem de aproveitamento da central eólica e a

potência de bombagem, o que era de esperar, visto que as mesmas estão diretamente relacionadas. É

possível observar o seu relacionamento através de alguns pontos que se diferenciam do segmento de reta

Y=X, nos meses de abril, maio, julho, agosto, outubro, novembro e dezembro. Neste caso, a não

utilização da bombagem por parte da otimização, traduz-se numa diminuição da percentagem de

aproveitamento da central eólica e, logicamente, da potência extraída do mesmo.

Relativamente às variáveis representativas das centrais hidroelétricas do sistema, é possível

observar uma clara predominância de resultados mais elevados na componente de otimização, quando

comparando com a simulação, na potência da central hidroelétrica de montante. Consequentemente,

observam-se resultados mais elevados na componente de simulação para a central hidrelétrica de jusante.

A maior divergência entre os resultados de simulação e otimização é claramente observada para as

variáveis referentes aos armazenamentos das albufeiras do sistema. Tal observação é de esperar, uma

vez que os divergentes modos de operação nas centrais hidroelétricas irão originar diferentes

armazenamentos nas albufeiras referentes às mesmas. Contudo, é ainda observado uma grande

divergência entre otimizações. Isto é, para o mesmo mês analisado, onde se verifica um igual perfil de

consumo de energia elétrica e perfil de produção de energia elétrica por parte da turbina eólica, os

resultados relativos às variáveis de armazenamento apresentam uma elevada diferença. No entanto, é

importante salientar que os caudais afluentes a estas barragens diferem, visto estarem a ser analisados

anos diferentes, daí a verificada diferença relativa aos armazenamentos de água nas albufeiras em

questão.

5.3. Síntese de resultados

Verificou-se, assim, que as soluções obtidas através da otimização do modo de funcionamento da

CRV traduzem o comportamento lógico esperado, sendo visível algum desfasamento de resultados

quando comparados com os decorrentes da componente de simulação. O mesmo está diretamente

relacionado com as diferentes flexibilidades dos sistemas, sendo que a componente de otimização

apresenta uma flexibilidade bastante superior na sua fase de decisão, enquanto a componente de

simulação apresenta menos casos possíveis de resposta. Sendo que o horizonte temporal máximo

otimizado, por forma a obter uma elevada certeza na resposta fornecida, é de apenas um mês, insuficiente

para analisar todo o leque de dados disponíveis, acredita-se que a componente de simulação está

suficientemente perto da resposta obtida por forma a serem considerados válidos os seus resultados.

Ainda relativamente aos resultados correspondentes aos armazenamentos nas albufeiras, é visível que

os mesmos conferem estabilidade e flexibilidade à CRV por forma a adaptar as suas necessidades

energéticas, sendo que, a sua inexistência provocaria a não sustentabilidade do sistema.

Conclusões


Capítulo 6 – Conclusões

Neste capítulo apresenta-se a síntese ao estudo realizado, realçando as principais conclusões

retiradas, bem como, as perspetivas futuras para trabalhos posteriores.

A problemática do consumo de energia elétrica, gerado pelo aumento da eletrificação, integrado

com a escassez de recursos fósseis e as consequências da queima dos mesmos são temas que constituem

a síntese de conhecimentos deste trabalho. Como alternativa a este problema, as fontes de energia

renovável com caráter variável apresentam a desvantagem da não existência de garantia de potência,

bem como as dificuldades de gestão do sistema provocadas pelas mesmas. Deste modo, o presente

trabalho pretende estudar o conceito de central renovável virtual (CRV), demonstrando que a agregação

de diferentes fontes renováveis poderá ser a solução para a diminuição das flutuações que se verificam

na produção de eletricidade por estas tecnologias. O conceito de CRV garante uma grande flexibilidade

ao sistema electroprodutor, podendo assim, ser este o elemento que permitirá obter elevadas

contribuições de energia renováveis de caráter variável. De um modo mais técnico, o objetivo primordial

deste trabalho passava por desenvolver um modelo capaz de caracterizar o comportamento de uma CRV

adotado como caso de estudo, e otimizar a sua operação, por forma a comprovar a possível

sustentabilidade do sistema.

A CRV estudada é constituída por um sistema híbrido de duas centrais hidroelétricas, uma delas

reversível, em conjunto com uma central eólica. Ao longo do trabalho descreveram-se as formulações

consideradas no modo de operação das centrais constituintes da CRV, bem como os dados relativos aos

recursos energéticos inerentes à produção de energia elétrica.

O modelo da CRV foi desenvolvido com base em duas estratégias distintas, mas complementares.

Numa primeira fase, o modelo foi desenvolvido sobre a perspetiva de uma análise de simulação dos 54

anos hidrológicos disponíveis, onde não era certo que o modo de operação retratado apresentasse a

melhor solução possível para o sistema autossuficiente que se pretendia obter.

Consequentemente, partiu-se para uma análise sobre um ponto de vista otimizado, com o objetivo

primordial de encontrar a melhor solução possível de gestão de operação da CRV. Contudo, a

componente de otimização apresenta níveis de complexidade bastante elevados do ponto de vista do

cálculo, sendo que o maior período de análise, para o qual se garantia que a solução obtida era de facto

a ótima, foi de apenas um mês.

O modelo matemático desenvolvido recorre a dados de produção de energia elétrica, relativamente

à componente eólica do sistema, e a dados de recurso natural sob a forma de séries temporais de

escoamento. O modelo de otimização, que foi desenvolvido de raiz para este trabalho, é constituído por

métodos de programação não linear, que determinam a melhor regra de operação a tomar a cada hora,

face à possibilidade de produção ou à necessidade de satisfazer o consumo de energia elétrica perante

as disponibilidades de armazenamento.

Os resultados provenientes das componentes de simulação e otimização, permitem verificar uma

concordância entre os dois métodos realizados, sendo que a operação sob o ponto de vista de uma central

renovável virtual garante que as necessidades de consumo de energia elétrica eram conseguidas durante

toda a faixa temporal que caracteriza o problema, obtendo-se assim a sustentabilidade do sistema.

Verificou-se, ainda, que a produção de energia elétrica proveniente da componente eólica foi sempre



prioritária, uma vez que, a componente hídrica pode ajustar a sua produção ao consumo (com a

bombagem), de energia elétrica consoantes as necessidades do sistema electroprodutor. Apenas não se

observou o aproveitamento máximo da componente eólica do sistema quando não se garantem as

condições mínimas para se efetuar a bombagem, o que provocaria a não sustentabilidade do sistema.

Desta forma, a única solução possível seria uma diminuição de produção proveniente da central eólica.

Outra alternativa seria a de considerar a potência das centrais hídricas repartida em mais do que um

grupo, permitindo contornar esta dificuldade, mas não foi realizada neste trabalho.

Contudo é importante realçar que a comparação efetuada entre os dois modelos, realizada no

capítulo 5.2, demonstrou que para todos os casos analisados, o sistema de otimização apresentou um

melhor ajuste às necessidades do sistema, isto é, um menor custo associado à operação da CRV. Tal

deve-se, ao sistema de otimização, em certas circunstâncias conseguir produzir menores quantidades de

energia na central hidroelétrica de jusante, maximizando sempre a produção proveniente da central

hidroelétrica de montante e da central eólica. É importante ter em consideração um possível

sobredimensionamento da central eólica, uma vez que a existência obrigatória de 10 turbinas para a

autossustentabilidade do sistema será decerto elevado. Perante os resultados obtidos na otimização,

demonstra-se que apenas num mês é possível obter um comportamento mais eficiente por parte do

sistema estudado, podendo desta forma, permitir diminuir o número de turbinas caso fosse possível

otimizar para os 54 anos hidrológicos.

Deste modo, a agregação destes dois tipos de centrais, hídrica e eólica, confere uma maior

flexibilidade ao sistema electroprodutor, permitindo adaptar a produção de energia elétrica consoante as

necessidades de consumo do sistema, garantindo assim um equilíbrio do mesmo através da operação

conjunta das mesmas. A complementaridade verificada para estas fontes de energias será, num futuro

próximo, uma mais-valia para alcançar maiores percentagens de penetração de energias renováveis, de

caráter variável, no sistema electroprodutor.

Futuramente, a integração de diversos fatores, tais como a possibilidade de compra e venda de

energia elétrica, bem como o impacto causado na rede elétrica, seriam de grande valor acrescentado e

complementariam esta dissertação. Adicionalmente, um estudo de viabilidade económica em conjunto

com os fatores anteriormente descritos seria fundamental, de modo a avaliar qual o período de retorno

de investimento da CRV e se, de facto, a solução apresentada é de caráter válida do ponto de vista

económico. Ainda assim, melhorias do ponto de vista técnico na componente de otimização podem ser

implementadas, por exemplo, por forma a caracterizar a queda bruta a cada instante de tempo como

variável.

A obtenção de uma solução ótima para este problema mostrou ser um problema de elevada

complexidade, contudo, bastante importante por forma a caracterizar soluções que permitam chegar aos

objetivos delineados para aumentar a penetração das fontes de energia renovável. A simulação

computacional e os modelos de otimização apresentam um papel essencial no apoio à decisão em estudos

que visam contribuir para a evolução tecnológica dos sistemas de energia.

Bibliografia


Bibliografia

[1] Europeia, C. (2014). Um quadro político para o clima e a energia no período de 2020 a 2030.

Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-

content/PT/TXT/PDF/?uri=CELEX:52014DC0015&from=EN

[2] Roberts, B. P., & Sandberg, C. (2011). The Role of Energy Storage in Development of Smart

Grids. Disponível em: https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2116752

[3] International Energy Agency (IEA), (2018). World Energy Outlook 2018. Disponível em:

https://www.iea.org/weo2018/electricity/

[4] International Energy Agency (IEA), Statistics | World - Electricity generation by fuel (chart).

Disponível em:

https://www.iea.org/statistics/?country=WORLD&year=2016&category=Electricity&indicato

r=ElecGenByFuel&mode=chart&dataTable=ELECTRICITYANDHEAT

[5] International Energy Agency (IEA), (2016). World Energy Outlook 2016. Disponível em:

https://webstore.iea.org/download/direct/202?fileName=WEO2016.pdf

[6] Pineda, I. & Tardieu, P., (2018). Annual combined onshore and offshore wind energy statistics.

Disponível em: https://windeurope.org/wp-content/uploads/files/about-

wind/statistics/WindEurope-Annual-Statistics-2017.pdf

[7] international hydropower association, (2018). hydropower status report. Disponível em:

https://www.hydropower.org/sites/default/files/publications-

docs/iha_2018_hydropower_status_report_4.pdf

[8] Redes Energéticas Nacionais (REN), (2017). Dados técnicos 17. Disponível em:

https://www.ren.pt/files/2018-04/2018-04-16164659_7a820a40-3b49-417f-a962-

6c4d7f037353$$7319a1b4-3b92-4c81-98d7-fea4bfefafcd$$031d5647-7be6-44c4-b02e-

5ce1bf01cbe2$$File$$pt$$1.pdf

[9] Neeraj Kumar Singh, (2017). Coordination and Performance Analysis of Pumped Hydro

Storage System Integrated with Solar, Wind Hybrid System. Disponível em:

https://www.researchgate.net/publication/319556129_Coordination_and_Performance_Analy

sis_of_Pumped_Hydro_Storage_System_Integrated_with_Solar_Wind_Hybrid_System

[10] Tribune, J. ,(2017). Winning the uphill battle. How pumped hydro could solve the storage

problem - Australian Renewable Energy Agency. ARENAWIRE. Disponível em:

https://arena.gov.au/blog/pumped-hydro/

[11] Saboori, H., Mohammadi, M. & Taghe, R., (2011). Virtual Power Plant (VPP), Definition,

Concept, Components and Types. In 2011 Asia-Pacific Power and Energy Engineering

Conference (pp. 1–4). IEEE. Disponível em: https://doi.org/10.1109/APPEEC.2011.5749026

[12] International Energy Agency (IEA), (2017). Accelerating the transformation of power systems

System integration and local grids Status of Power System Transformation. Disponível em:

https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/StatusofPowerSystemTransfor

mation2017.pdf

[13] Wan, Y.H. , (2012). Long-Term Wind Power Variability. Disponível em:

https://www.nrel.gov/docs/fy12osti/53637.pdf

[14] K. Engeland, M. Borga, J. D. Creutin, B. Francois, M. H. Ramos, J. P. Vidal, (2017). Space-

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/PDF/?uri=CELEX:52014DC0015&from=EN

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/PDF/?uri=CELEX:52014DC0015&from=EN

https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2116752

https://www.iea.org/weo2018/electricity/

https://www.iea.org/statistics/?country=WORLD&year=2016&category=Electricity&indicator=ElecGenByFuel&mode=chart&dataTable=ELECTRICITYANDHEAT

https://www.iea.org/statistics/?country=WORLD&year=2016&category=Electricity&indicator=ElecGenByFuel&mode=chart&dataTable=ELECTRICITYANDHEAT

https://webstore.iea.org/download/direct/202?fileName=WEO2016.pdf

https://windeurope.org/wp-content/uploads/files/about-wind/statistics/WindEurope-Annual-Statistics-2017.pdf

https://windeurope.org/wp-content/uploads/files/about-wind/statistics/WindEurope-Annual-Statistics-2017.pdf

https://www.hydropower.org/sites/default/files/publications-docs/iha_2018_hydropower_status_report_4.pdf

https://www.hydropower.org/sites/default/files/publications-docs/iha_2018_hydropower_status_report_4.pdf

https://www.ren.pt/files/2018-04/2018-04-16164659_7a820a40-3b49-417f-a962-6c4d7f037353$$7319a1b4-3b92-4c81-98d7-fea4bfefafcd$$031d5647-7be6-44c4-b02e-5ce1bf01cbe2$$File$$pt$$1.pdf



https://www.researchgate.net/publication/319556129_Coordination_and_Performance_Analysis_of_Pumped_Hydro_Storage_System_Integrated_with_Solar_Wind_Hybrid_System

https://www.researchgate.net/publication/319556129_Coordination_and_Performance_Analysis_of_Pumped_Hydro_Storage_System_Integrated_with_Solar_Wind_Hybrid_System

https://arena.gov.au/blog/pumped-hydro/

https://doi.org/10.1109/APPEEC.2011.5749026

https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/StatusofPowerSystemTransfor%20mation2017.pdf

https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/StatusofPowerSystemTransfor%20mation2017.pdf




time variability of climate variables and intermittent renewable electricity production - A

review. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.046

[15] J. Kiviluoma, (2013). Managing wind power variability and uncertainty through increased

power system flexibility. University School of Science (Espoo, Finland). Disponível em:

https://www.vtt.fi/inf/pdf/science/2013/S35.pdf

[16] Energias de Portugal (edp), (n.d.). Mapa Produção Hidroelétrica. Disponível em: https://a-

nossa-energia.edp.pt/centros_produtores/producao.php?cp_type=he&map_type=he

[17] Comissão de Gestão de Albufeiras, (2015). BALANÇO METEOROLÓGICO,

HIDROLÓGICO E DAS PRINCIPAIS UTILIZAÇÕES. Disponível em:

https://www.apambiente.pt/_zdata/Politicas/Agua/CGA/Documentos/Relatorio_CGA_2014_2

015.pdf

[18] International Energy Agency (IEA), (2018). Accelerating the transformation of power systems

System integration and local grids Status of Power System Transformation. Disponível em:

https://webstore.iea.org/download/direct/1041?fileName=Status_of_Power_System_Transfor

mation_2018.pdf

[19] E.Xypolytou, W.Gawlik, T.Zseby & J.Fabini, (2018). Impact of Asynchronous Renewable

Generation Infeed on Grid Frequency: Analysis Based on Synchrophasor Measurements.

Disponível em: https://www.mdpi.com/2071-1050/10/5/1605/pdf

[20] C. P. Linkenheil, I. Küchle, T.Kurth & F. Huneke, (2017). FLEXIBILITY NEEDS AND

OPTIONS FOR EUROPE’S FUTURE ELECTRICITY SYSTEM. Berlin. Disponível em:

https://www.eugine.eu/cms/upload/Publications/EUGINE_2017-09-07_Energy-

Brainpool_Study_Flexibility-Needs-and-Options_Final.pdf

[21] EUR-lex (n.d.). Orientações sobre a operação de redes de transporte de eletricidade.

Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-

content/PT/TXT/HTML/?uri=LEGISSUM:4309265&from=EN

[22] M.Miller, E.Martinot, S.Cox, B.Speer, O.Zinaman, S.Booth, D. Arent, (2015). Status Report

on Power System Transformation. Disponível em:


[23] K. Goldammer, O. Arnhold, M. Fleck, F. Grüger & B. Schachler, (2017). Transformation of

the German Energy and Transport Sector-a National Analysis. Berlin. Disponível em:

http://mobilityintegrationsymposium.org/wp-

content/uploads/sites/7/2017/11/1_2_EMob17_142_paper_Goldammer_Kathrin.pdf

[24] B.Zhang & M. Kezunovic, (2016). Impact on Power System Flexibility by Electric Vehicle

Participation in Ramp Market. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(3), 1285–1294.

Disponível em: https://doi.org/10.1109/TSG.2015.2437911

[25] L. Bird, J. Cochran & X. Wang, (2014). Wind and Solar Energy Curtailment: Experience

and Practices in the United States. Disponível em:


[26] windexchange. (n.d.). U.S. Installed and Potential Wind Power Capacity and Generation.

Disponível em: https://windexchange.energy.gov/maps-data/321

https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.046

https://www.vtt.fi/inf/pdf/science/2013/S35.pdf

https://a-nossa-energia.edp.pt/centros_produtores/producao.php?cp_type=he&map_type=he

https://a-nossa-energia.edp.pt/centros_produtores/producao.php?cp_type=he&map_type=he

https://www.apambiente.pt/_zdata/Politicas/Agua/CGA/Documentos/Relatorio_CGA_2014_2015.pdf

https://www.apambiente.pt/_zdata/Politicas/Agua/CGA/Documentos/Relatorio_CGA_2014_2015.pdf

https://webstore.iea.org/download/direct/1041?fileName=Status_of_Power_System_Transformation_2018.pdf

https://webstore.iea.org/download/direct/1041?fileName=Status_of_Power_System_Transformation_2018.pdf

https://www.mdpi.com/2071-1050/10/5/1605/pdf

https://www.eugine.eu/cms/upload/Publications/EUGINE_2017-09-07_Energy-Brainpool_Study_Flexibility-Needs-and-Options_Final.pdf

https://www.eugine.eu/cms/upload/Publications/EUGINE_2017-09-07_Energy-Brainpool_Study_Flexibility-Needs-and-Options_Final.pdf

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/HTML/?uri=LEGISSUM:4309265&from=EN

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/HTML/?uri=LEGISSUM:4309265&from=EN


http://mobilityintegrationsymposium.org/wp-content/uploads/sites/7/2017/11/1_2_EMob17_142_paper_Goldammer_Kathrin.pdf

http://mobilityintegrationsymposium.org/wp-content/uploads/sites/7/2017/11/1_2_EMob17_142_paper_Goldammer_Kathrin.pdf

https://doi.org/10.1109/TSG.2015.2437911


https://windexchange.energy.gov/maps-data/321

Bibliografia


[27] Kroposki, B., Johnson, B., Zhang, Y., Gevorgian, V., Denholm, P., Hodge, B.M. &

Hannegan, B. ,(2017). Achieving a 100% Renewable Grid: Operating Electric Power Systems

with Extremely High Levels of Variable Renewable Energy. IEEE Power and Energy

Magazine, 15(2), 61–73. Disponível em: https://doi.org/10.1109/MPE.2016.2637122

[28] Rede eléctrica de Espanha (ree), (n.d.). Working group FLEXILWATTS Demand for

flexibility. Disponível em: https://www.ree.es/sites/default/files/go15_web.pdf

[29] Papaefthymiou, G. & Dragoon, K. , (2016). Towards 100% renewable energy systems:

Uncapping power system flexibility. Energy Policy, 92, 69–82. Disponível em:

https://doi.org/10.1016/J.ENPOL.2016.01.025

[30] GEARINO, D., (2019). 100% Renewable Energy Needs Lots of Storage. This Polar Vortex

Test Showed How Much. InsideClimateNews. Disponível em:

https://insideclimatenews.org/news/20022019/100-percent-renewable-energy-battery-storage-

need-worst-case-polar-vortex-wind-solar

[31] PIERPONT, B. , (2017, June 22). Mind the Storage Gap: How Much Flexibility Do We Need

for a High-Renewables Grid?. Disponível em:

https://www.greentechmedia.com/articles/read/mind-the-storage-gap-how-much-flexibility-

do-we-need-for-a-high-renewables#gs.1vjdxz

[32] International Energy Agency (IEA), (2019). Energy storage. Disponível em:

https://www.iea.org/tcep/energyintegration/energystorage/

[33] Mota, A. C. & Santos, A. M. , (n.d.). APROVEITAMENTO HIDROAGRÍCOLA DA COVA

DA BEIRA. Disponível em:

http://sir.dgadr.gov.pt/conteudos/jornadas_aph/apresentacoes/s1/10.pdf

[34] SNIRH. (n.d.). SNIRH :: Sistema Nacional de Informação de Recursos Hídricos. Disponível

em: http://snirh.apambiente.pt/

[35] Manuela, M. , Correia, P. & S. Ramos Da Silva, (n.d.). DA REGIONALIZAÇÃO DE

INFORMAÇÃO HIDROMÉTRICA AO DIMENSIONAMENTO DE ALBUFEIRAS DE

REGULARIZAÇÃO E À ANÁLISE DE INCERTEZAS. Disponível em:

https://fenix.ciencias.ulisboa.pt/downloadFile/844562369085982/Licao_MMPortela_Regiona

lizacao.pdf

[36] Gray, D. M., As, S. & Saskatchewan, K. J. (n.d.). ESTIMATING EVAPOTRANSPIRATION

ON A REGIONAL SCALE. Disponível em:

https://www.usask.ca/hydrology/papers/Martin_Gray_.pdf

[37] QUINTELA, A. C., 1967. Recursos de águas superficiais em Portugal Continental.

Dissertação de Doutoramento, Instituto Superior Técnico.

[38] REN. (n.d.). SIMEE - Perfis Consumo. Disponível em:

http://www.mercado.ren.pt/PT/Electr/InfoMercado/Consumo/Paginas/PerfisConsumo.aspx

[39] International Energy Agency (IEA), (2010). Renewable Energy Essentials: Hydropower. IEA-

International Energy Agency. Disponível em:

https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/hydropower_essentials.pdf

[40] Tarjanne Risto, K. A. (2008). COMPARISON OF ELECTRICITY GENERATION COSTS (p.

https://doi.org/10.1109/MPE.2016.2637122

https://www.ree.es/sites/default/files/go15_web.pdf

https://doi.org/10.1016/J.ENPOL.2016.01.025

https://insideclimatenews.org/news/20022019/100-percent-renewable-energy-battery-storage-need-worst-case-polar-vortex-wind-solar

https://insideclimatenews.org/news/20022019/100-percent-renewable-energy-battery-storage-need-worst-case-polar-vortex-wind-solar

https://www.greentechmedia.com/articles/read/mind-the-storage-gap-how-much-flexibility-do-we-need-for-a-high-renewables#gs.1vjdxz

https://www.greentechmedia.com/articles/read/mind-the-storage-gap-how-much-flexibility-do-we-need-for-a-high-renewables#gs.1vjdxz

https://www.iea.org/tcep/energyintegration/energystorage/

https://fenix.ciencias.ulisboa.pt/downloadFile/844562369085982/Licao_MMPortela_Regionalizacao.pdf

https://fenix.ciencias.ulisboa.pt/downloadFile/844562369085982/Licao_MMPortela_Regionalizacao.pdf

http://www.mercado.ren.pt/PT/Electr/InfoMercado/Consumo/Paginas/PerfisConsumo.aspx



4). LAPPEENRANTA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY. Disponível em:

https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/39685/isbn9789522145888.pdf

[41] npower. (n.d.). Wind Turbine Power Calculations. Disponível em:

https://www.raeng.org.uk/publications/other/23-wind-turbine

[42] Da Silva, A. R. R. M, (2016). Modelação e Otimização do Funcionamento de uma Central

Renovável Virtual. Dissertação de Mestrado, Faculdade de ciências da Universidade de

Lisboa. Disponível em:

http://repositorio.ul.pt/bitstream/10451/25758/1/ulfc120695_tm_AnaRita_Silva.pdf

[43] HOMERENERGY. (n.d.). electrical power output of the Hydro turbine. Disponível em:

https://www.homerenergy.com/products/pro/docs/3.10/how_homer_calculates_the_hydro_po

wer_output.html

[44] Haas, R., Hiebert, M., Hoatson, E., & Turbines, F, (2014). Francis Turbines. Disponível em:

https://www.engr.colostate.edu/~pierre/ce_old/classes/CIVE 401/Team reports/6 - Francis

Turbines - Haas Hiebert Hoatson.pdf

[45] Royal Academy of Engineering by Motorola Solutions. (n.d.). Force on a dam wall.

Disponível em: https://www.raeng.org.uk/publications/other/force-on-a-dam-wall

[46] Pedregal, P. (2003). Introduction to optimization. Springer.

[47] Gams Webpage, (n.d.). BARON. Disponível em:

https://www.gams.com/latest/docs/S_BARON.html

http://repositorio.ul.pt/bitstream/10451/25758/1/ulfc120695_tm_AnaRita_Silva.pdf


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias I

Anexos

A. Temperatura media anual na região norte de Portugal, relações regionais de Quintela e

mapa de isolinhas do escoamento médio anual em Portugal

Figura A.1 – Temperatura média anual na região norte de Portugal. A vermelho (círculo) encontra-se representada a

localização das albufeiras de Meimoa e Sabugal. (adaptada de: [34]).

Figura A.2 – Relações regionais de Quintela. A vermelho e a azul representa-se, respetivamente, os valores de

escoamento médio anual definidos perante a precipitação média anual considerada para a albufeira do Sabugal e de

Meimoa (adaptada de: [37]).

Anexos

II Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

Figura A.3 – Mapa de isolinhas representativo do escoamento médio anual em Portugal. A vermelho (círculo) encontra-se

representada a localização das albufeiras de Meimoa e Sabugal. (adaptada de: [35]).

Agregação Ótima de Geração Eólica e Hídrica

III

B. Fluxograma da componente de simulação

𝐷𝑖𝑚𝑖𝑛𝑢𝑖𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑜 𝑃. 𝐸 (𝑁ã𝑜 𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒 𝐵𝑜𝑚𝑏𝑎𝑔𝑒𝑚 )

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 −𝑄𝑏 ≥ 𝐴𝑟𝑚min2

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚1 +𝑄𝑏 ≤ 𝐴𝑟𝑚max1

𝑠𝑒𝑃min_𝑏 ≥ |𝑃𝑛𝑒𝑐| ≥ 𝑃max_𝑏

𝑠𝑒 𝑃max_𝑏 ≥ |𝑃𝑛𝑒𝑐|

𝐵𝑜𝑚𝑏𝑎𝑔𝑒𝑚 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻1

𝑃𝑛𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠á𝑟𝑖𝑎 = 𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 − 𝑃𝐸𝑜𝑙_𝐸𝑋𝑇> 0

𝑄𝑎1(𝑡)

𝑄𝑎2(𝑡)

𝑃𝐸𝑂𝐿_𝐸𝑋𝑇(𝑡)

𝑃𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎(𝑡)

Input:

𝐵𝑜𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑎𝑟

𝑃𝑛𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠á𝑟𝑖𝑎 = 𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 − 𝑃𝐸𝑜𝑙_𝐸𝑋𝑇< 0

𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃min_t1 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃min_t2

𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻1 & 𝐷𝑖𝑚𝑖𝑛𝑢𝑖𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑃. 𝐸 𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚1 −𝑄min_t1 ≥ 𝐴𝑟𝑚min1

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 +𝑄min_t1≤ 𝐴𝑟𝑚max2

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 −𝑄min_t2≥ 𝐴𝑟𝑚min2

𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎 𝑛ã𝑜 é 𝑎𝑢𝑡𝑜 − 𝑠𝑢𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒

𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻2 & 𝐷𝑖𝑚𝑖𝑛𝑢𝑖𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑃. 𝐸

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 −𝑄min_t2 ≥ 𝐴𝑟𝑚min2

𝑠𝑒 𝑃min_t1 ≥ 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≥ 𝑃max_t1


𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻1

𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃min_t2

.

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚1 −𝑄𝑡1≥ 𝐴𝑟𝑚min1

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 +𝑄𝑡1≤ 𝐴𝑟𝑚max2

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 −𝑄𝑡2 ≥ 𝐴𝑟𝑚min2



𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 −𝑄min_t2

≥ 𝐴𝑟𝑚min2

𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃min_t1

.

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚1 −𝑄min_t1 ≤ 𝐴𝑟𝑚min1

𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 +𝑄min_t1 ≤ 𝐴𝑟𝑚max2


𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≥ 𝑃max_t1 & 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≥ 𝑃max_t2

𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃min_t1 +𝑃max_t2

.



𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 + (𝑄𝑡1−𝑄𝑡2

) ≤ 𝐴𝑟𝑚max2



𝑠𝑒 𝐴𝑟𝑚2 + (𝑄𝑡1 −𝑄𝑡2) ≥ 𝐴𝑟𝑚max2

𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻1 𝑒 𝐶. 𝐻2

𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 𝑒𝑚 𝐶. 𝐻1 𝑒 𝐶. 𝐻2, 𝑐𝑜𝑚 𝑑𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑒𝑚 2

𝑠𝑒 𝑃𝑛𝑒𝑐 ≤ 𝑃max_t1 +𝑃max_t2

.

Anexos

IV Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

C. Meses selecionados para análise comparativa entre a simulação e otimização

Tabela C.1 – Meses selecionados de modo aleatório para análise comparativa entre resultados de simulação e otimização

Ano/Mês Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

1957

1958

1959

1960

1691

1962

1963

1964

1965

1966

1967

1968

1969

1970

1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias V

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Anexos

VI Pedro Alexandre Borga Miguel Dias

D. Resultados obtidos na componente de simulação (Não garantida a autossuficiência do

sistema)

Tabela D.1 – Dados de energia elétrica produzida e consumida, balanço entre a produção e consumo de energia e número

de casos de não sustentabilidade para a simulação onde não se verificou a não sustentabilidade do sistema

Ano

E.produzi

da Total

[GWh]

E. consumida

Carga

[GWh]

E. consumida

Bombagem

[GWh]

Balanço

[GWh]

Número de horas

de não

sustentabilidade

1957/1958 79.29 74.04 5.25 0.00 0

1958/1959 77.74 74.02 3.72 0.00 0

1959/1960 77.45 74.23 3.23 0.00 0

1960/1961 78.46 74.02 4.44 0.00 0

1691/1962 77.76 74.02 3.73 0.00 0

1962/1963 77.89 74.02 3.86 0.00 0

1963/1964 77.49 74.23 3.26 0.00 0

1964/1965 79.27 74.02 5.25 0.00 0

1965/1966 77.65 74.02 3.62 0.00 0

1966/1967 77.99 74.02 3.97 0.00 0

1967/1968 78.50 74.23 4.28 0.00 0

1968/1969 77.39 74.02 3.36 0.00 0

1969/1970 79.12 74.02 5.09 0.00 0

1970/1971 78.20 74.02 4.18 0.00 0

1971/1972 79.15 74.23 4.93 0.00 0

1972/1973 78.62 74.02 4.60 0.00 0

1973/1974 78.24 74.02 4.21 0.00 0

1974/1975 79.27 74.02 5.24 0.00 0

1975/1976 79.48 74.23 5.25 0.00 0

1976/1977 79.27 74.02 5.25 0.00 0

1977/1978 77.28 74.02 3.25 0.00 0

1978/1979 77.29 74.02 3.26 0.00 0

1979/1980 79.47 74.23 5.24 0.00 0

1980/1981 79.28 74.02 5.25 0.00 0

1981/1982 73.27 74.02 4.72 -5.47 858

1982/1983 63.18 74.02 4.53 -15.38 2058

1983/1984 76.43 74.23 4.95 -2.74 430

1984/1985 79.25 74.02 5.25 -0.03 3

1985/1986 79.28 74.02 5.25 0.00 0

1986/1987 79.28 74.02 5.25 0.00 0

1987/1988 77.28 74.23 3.05 0.00 0

1988/1989 79.27 74.02 5.24 0.00 0

1989/1990 78.33 74.02 4.31 0.00 0

1990/1991 78.56 74.02 4.54 0.00 0

1991/1992 79.48 74.23 5.25 0.00 0

1992/1993 65.86 74.02 3.11 -11.28 1849

1993/1994 78.11 74.02 5.20 -1.11 189

1994/1995 79.25 74.02 5.26 -0.03 3

1995/1996 75.30 74.23 4.60 -3.53 430

1996/1997 78.92 74.02 4.90 0.00 0

1997/1998 77.33 74.02 3.30 0.00 0

1998/1999 79.27 74.02 5.25 0.00 0


Pedro Alexandre Borga Miguel Dias VII

1999/2000 79.48 74.23 5.25 0.00 0

2000/2001 77.82 74.02 3.80 0.00 0

2001/2002 79.27 74.02 5.24 0.00 0

2002/2003 77.51 74.02 3.48 0.00 0

2003/2004 79.11 74.23 4.89 0.00 0

2004/2005 79.28 74.02 5.25 0.00 0

2005/2006 79.28 74.02 5.25 0.00 0

2006/2007 79.27 74.02 5.25 0.00 0

2007/2008 79.48 74.23 5.25 0.00 0

2008/2009 57.75 74.02 2.29 -18.56 2965

2009/2010 68.09 74.02 4.36 -10.29 1553

2010/2011 79.27 74.02 5.25 0.00 0

Anexos

VIII

E. Resultados obtidos na componente de simulação e otimização para todos os meses analisados

Figura E.1 – Comparação da potência extraída das diversas fontes de energia, dos armazenamentos das albufeiras associadas, fator de capacidade da central eólica e o custo associado para os

meses janeiro selecionados


IX


meses fevereiro (não bissexto) selecionados

Anexos

X


meses fevereiro (bissexto) selecionados


XI


meses Março selecionados

Anexos

XII


meses abril selecionados


XIII


meses maio selecionados

Anexos

XIV


meses junho selecionados


XV


meses julho selecionados

Anexos

XVI


meses agosto selecionados


XVII

Figura E.10 –Comparação da potência extraída das diversas fontes de energia, dos armazenamentos das albufeiras associadas, fator de capacidade da central eólica e o custo associado para os

meses setembro selecionados

Anexos

XVIII


meses outubro selecionados


XIX

Figura E.12 – Comparação da potência extraída das diversas fontes de energia, dos armazenamentos das albufeiras associadas, fator de capacidade da central eólica e o custo associado para os meses

novembro selecionados

Anexos

XX


meses de dezembro selecionados.

agregação de geração de energia elétrica de origem hídrica e …€¦ · agregação de...

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